AI医療システムを開発するために必要なプログラミング言語とは？
以前、私のブログで見当事業に採択されている医療プロジェクトを紹介しました。
これらのプロジェクトを完成させるために必要なプログラミングスキルは、各プロジェクトの技術要件に応じて異なります。以下にプロジェクトごとに必要なスキルを羅列します。
1. 術具トラッキングを用いた医療手技の動作評価システムの開発
必要なスキル:
Python: データ解析、トラッキングデータ処理、アルゴリズムの実装
C++/C#: 高速な処理が求められる部分やハードウェアとの連携
Computer Vision (OpenCV, PCL): トラッキングシステムの実装、画像処理
機械学習・深層学習 (TensorFlow, PyTorch): 動作評価のためのアルゴリズム開発
リアルタイムデータ処理 (ROS, ZeroMQ): トラッキングデータのリアルタイム処理
3Dモデリング・シミュレーション (Unity, Unreal Engine): シミュレーション環境の構築
データベース (MySQL, PostgreSQL): トラッキングデータの保存と管理
API開発 (Flask, FastAPI): システムのフロントエンドとバックエンドの連携
クラウドプラットフォーム (AWS, GCP): データの管理、サーバーの運用
2. 救急外傷全身CT診断における「重症度評価装置」の開発
必要なスキル:
Python: AIモデル開発、データ前処理、スクリプト作成
Deep Learning Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Keras): AIモデルの開発とトレーニング
医療画像処理 (DICOM, SimpleITK): CT画像データの取り扱いと解析
C++: パフォーマンス重視の部分の開発や画像処理
データサイエンス (NumPy, Pandas, Scikit-learn): データの統計解析と前処理
クラウドプラットフォーム (AWS, Azure): AIモデルのデプロイ、データの管理
API開発 (Flask, FastAPI, RESTful APIs): AIシステムと外部システムの連携
データベース (PostgreSQL, MongoDB): 医療データの管理
DevOps (Docker, Kubernetes): AIモデルの継続的デプロイと管理
セキュリティ (HIPAAコンプライアンス): 医療データの安全な取り扱い
3. 日本の医療を救う電子カルテ検索システムの開発(中野哲平)
必要なスキル:
Python: 自然言語処理（NLP）、検索エンジンの開発
JavaScript (React, Angular): フロントエンド開発、ユーザーインターフェースの構築
NLPライブラリ (spaCy, NLTK, Hugging Face Transformers): 医療データの自然言語処理
検索エンジン技術 (Elasticsearch, Solr): 高速検索システムの構築
データベース (MySQL, PostgreSQL, NoSQL): 医療データのストレージと管理
クラウドプラットフォーム (AWS, GCP): システムのインフラ構築と管理
API開発 (Flask, FastAPI): フロントエンドとバックエンドの連携
機械学習 (Scikit-learn, PyTorch): データ分析、予測モデルの構築
セキュリティ (OAuth, SSL/TLS): データアクセスと通信の安全性確保
GUI開発 (Qt, Electron): 医療従事者向けのユーザーインターフェース設計
これらのスキルセットは、各プロジェクトの技術的なニーズを満たすために必要なものであり、複数のエンジニアがこれらのスキルを分担し、チームとして開発を進めることが理想的です。各プロジェクトの技術的な課題に対して、適切なスキルを持つエンジニアを配置することが成功の鍵となります。