今日は本を読みました

今日は8時に起きて二度寝して11時でした。なんか悪夢見た気がする。俺のことを誘惑してきたえっちなお姉さんが実は男でホテルに🐈として誘われる夢です。
すごく忌避感を抱いたので自分はストレートなんだなぁってことを改めて認識しました。なんでそんな夢を見たのかなぁ、潜在的にそう言う欲求があるのか、ただ単に欲求不満か、どっちなんでしょうか。

今日は起きて、TikTok見て家の木を切ってTikTok見ながら本を二冊読みました。どちらも医療とAIについての本です。
一つめの本は春日雅人による「医の変革」。
医療の最先端とこれからについてさまざまな人にインタビューした結果をまとめたものです。もうすでにほとんど内容を忘れていますがCovidに関する記事と日本の医療従事者不足についての記事が印象に残っています。Covidに関する記事ではファックスを用いたことなど日本のDXの遅れに注目した方と最終的な死亡者数の少なさとマスク着用・三密回避など固有の文化による対策の成功に注目していた方がいたのが興味深かったです。同じ出来事でも当然その中では継続すべきことと改善すべきことの2点がありうると言うことを改めて認識しました。
また、遺伝子治療と倫理についての話もありました。中国での遺伝子改造ベイビーに言及している方が二つもいたので、それだけインパクトを残す出来事であったのだなぁと言うことを実感しました。遺伝子治療にはウイルスを用いて特定の遺伝子を運搬させるものやT-細胞を用いてがん細胞を破壊するものが例として挙げられていました。
たくさんしょうがあったけど他はあんまり印象に残ってません。毎回そうなんですけど、本を読んだはいいものの終わったらほとんどを忘れてしまうのどうにかならないんでしょうか。読んでる最中も理解せずに読んでいるので右ページ読んで左ページに行ったらもう右ページのこと忘れてる、みたいな。正直文字を網膜に映して素通りしてるだけなんですよね。他の人はどうなんだろう、聞いたことないけど聞きたい部分ではありますよね。読んでる途中でいちいち考えたことを書き残した方がいいんですかね？なんか大変ですけど、そっちの方が記憶は定着する気がする。これこそGPTsとかWhisperとか使ってなんとかできないかなぁ。

次に読んだのは大野健太の「医療AI技術の現在と未来」です。
これは医学のあゆみにて特集されていたAIについての記事をまとめたものです。
こっちは割と覚えてるんですが内容としては大きく画像診断、医療用コーパス、遺伝子シークエンス、因果推論、医療時系列データ、問診の六つがありました。というかこれで全部な気がする。
やっぱり画像診断について述べていたものが多かったですね、最もわかりやすく医療分野でインパクトを残す分野ということなのでしょう。その一方臨床に実際に使用されているものはないという言及もありました。なのでまだまだチャンスがある領域とも言えそうです。記事の中の一部でAIは単一疾患の判断は得意だが人体の状態を総合的に見て疾患の相互作用を考慮しながら判断するのは難しい、つまり実世界における高次元での判断をすることが難しいのでそこに人間の有利な点があるとおっしゃっていたものがありました。本当にそうなのでしょうか？だってそれ人間もできていなくない？現時点では確かにAIは実世界で高次元の問題に対処するのは苦手ですがそれは人間も苦手な分野であり、また人間ができることならAIはいずれ人間よりも高性能にできるのであんまり良くない見通しかなぁと思いました。逆にその辺りを研究するのも面白そう。
医療用コーパスは当然僕が興味ある自然言語処理だったので興味深いです。
てか思ったんですけど画像も言語もマルチモーダル化してる今、ひとまずTransformer学んだらなんとかなるんじゃね感は大きくある。まあそれだとOpenAIとかBigTechに負けるんですが、。医療に進出しようとしてるBigTechってあんのかなぁ、ないとしても進出しようとしたら一瞬か。機能の面では。だからやっぱり実装のポイントが重要になってくるのかなぁ、現場を知っていてかつ機能も知っているから実装に強いみたいなのがニッチになってくるんですかねぇ、やっぱり。わかんねぇわ、むずい。
遺伝子シークエンスはおもろかった。今日まで勘違いしてたんですけど、遺伝子シークエンスってATGCみたいなのを目で見て解読してるわけじゃないから機械学習使えるんですね。なんかほんとに勘違いしてた。
遺伝子シークエンスは決定論的な答えしか得られないから統計だけで十分で機械学習が使えないみたいな、なんか色々AI使えるみたいで俄然興味が湧いてきた。
遺伝子を電気信号で入手してその電気信号から核酸の種類を決定するんですね、そりゃそうだ。俺が今見ている視界だってただの電気信号を学習によってこれはパソコン、これはスマホって見分けているわけでそこには学習のフェーズがあるから当然AIも使える。なんでここに気が付かなかったんだろう。多分、教科書とかで見るDNAが図自されているからあんなふうに文字が書いた遺伝子を見てそれをメモするみたいな感じで遺伝子シークエンスを認識してた。メチル化とか色々な変異もあるし、そういうところにもAIが使えるかも？もうちょっと調べてみたい。
因果推論は完成したら医療以外にも応用できそうで面白いですね。というか使ってるモデルの開発者が経済学者と統計学者だったけど。普通に難しすぎてわからんかったのでもうちっと調べてみます。
医療時系列データも同じような感想。医療は特にデータ数が多い、公開できないものも多いけど、だから色々できそうで面白そうですね。
問診AIはもう実用化しているのは驚いた、まだ色々不満はありそうだけどすごい儲かりそうというか需要がありそうな分野です。俺も参入して一稼ぎしたいですね。

これが本二冊の感想です。こう書いてみると色々したかもしれない。いい感じじゃね？？？
今日なんもしてない木でいたけど日記を書いたを陰で自分が今日したことを外観できたし、思考もちょっと深められた気がする。うぃ、解散。