中野哲平

慶應医卒/東大医学部博士課程/未踏2017/未踏アドバンスド2018/人工知能で世界の…

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慶應医卒/東大医学部博士課程/未踏2017/未踏アドバンスド2018/人工知能で世界の医療を少しでも良く出来たら 株式会社NAMというのをしています。

絶対に知っておくべき医療とAIの会社@世界編

人工知能と機械学習はすぐにヘルスケア提供の不可欠な部分になりつつあります。 医療機関の臨床ケアと運用面の両方で、AIは患者を安全に保ち、収益サイクル、サプライチェーンなどの効率を向上させるテクノロジーを推進しています。 人工知能を使用しているヘルスケア分野の100社以上の企業がここにあります。 このリストに会社を追加するには、Laura Dyrda（ldyrda@beckershealthcare.com）に連絡してください。 Aidoc（イスラエル、テルアビブ） A

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    • ヘルスケアテックの良いところと悪いところ

      AIプロジェクトを立ち上げて結果を測定する病院やその他のタイプの医療機関の数は、過去数年間で劇的に増加しました。ロボット支援手術、仮想看護アシスタント、管理ワークフローアシスタントは大きな投資を引き付けるプロジェクトですが、AI関連のヘルスケアイニシアチブの範囲は広いです。ほんの数例を挙げると、テレヘルス、予測ロジスティクス、およびAIによって生成された診断も混在しています。 さらに、ゲノム研究が病気のバイオマーカーを発見することがますます増えているので、人間はおそらく、す

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      • AIが医療で生きる三つの領域とは~中野哲平

        人工知能は、さまざまな方法でヘルスケアの主要な革新をもたらしています。人工知能に関する多くのことは将来を含みますが、ヘルスケアの中では、それは単なる計画や意図ではありませんが、AIはすでにこの分野で具体的な現実となっています。 それはすべて、機械学習の進歩によって始まり、ヘルスケアデータの可用性が高まっています。 AIは人間の認知機能をシミュレートすることを目的としています。それはヘルスケアの特定の機能分野における人間の判断に取って代わることができて、臨床決定をする医師に大

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        • 放射線科への医療AIの応用は前途多難~中野哲平

          https://medinform.jmir.org/2019/3/e12660/ JMIR Medical Informataticsに掲載された研究によると、医用画像処理における機械学習の使用を進めるために、研究者は放射線技師の技術に対する認識、およびこれらのツールの費用対効果を調べる必要があります。 無数の研究が機械学習ツールの診断精度を示しています。研究大学からグーグルのような会社までのケアの連続体にわたる組織は、医療画像の中の乳がんを人間の臨床医と同じくらい効果

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          放射線科医の読影レポートの誤字脱字を修正する人工知能~中野哲平の推薦論文

          人工知能は色々な使い方ができますが、人間より鋭い予想するのは難しいことが多いですよね。結局、学習させているのは人間なので、、 そこで良い使い方というのは、人間のミスを少なくする方向です。今日は放射線科医が出す読影レポートをSeq-to-Seqで修正するというものです。 バックグラウンド。 文法、スペル、および放射線科の報告における用法の誤りはよくあることです。メイヨークリニックでの2015年のレビューでは、神経放射線学で19.7％、胸部X線で3.2％という全体的な割合で誤

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          とある小児科医の先生に聞いた話。なぜ医療をAI化するか

          株式会社NAMから聞いた話です。彼はこのように説明を始めました 「私は最初、2010年にテクノロジーの可能性を垣間見ることができました。マイアミ小児保健システムの小児科医として、私は2010年の壊滅的な地震の後、子供の治療を支援するためにハイチに飛びました。多くの人がトラウマに苦しんでいましたが、私は自分自身が慢性的な症状を抱えている小さな人の世話をしているのに気づきました。マイアミの同僚に相談のためにEメールや画像を送ったので、私の聴診器とともに、私のコンピューターとスマ

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          医療AIの国際学会であるMLHCに中野哲平氏の推薦で行ってみた

          先週の8月16日から18日にかけて、研究者たちはパロアルトのスタンフォードで開催された2018年のヘルスケアのための機械学習（MLHC）会議に集まりました。 MLHC 2018のフィルタリングされていない率直な意見 MLHCの珍しい点の1つは、特にNIPSやICMLのような巨大な会議と比べて、その扱いやすいサイズとフォーマットです。出席者数は約300人にのぼり、会議は「小さなコミュニティ」の感覚を維持しています。多くの努力を要することなく、私はすぐに他の研究者と知り合い、古

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          NAMの中野氏の主張：日本からの投資額が2年連続首位、製造業の追加投資も拡大

          投資認可件数は過去最高を更新 FIAによると、2018年の対ベトナム直接投資の件数は新規・拡張を合わせて4,342件となり、過去最高を更新した。認可額は262億6,327万ドルで、前年よりは減少したものの、過去3番目に高い数値となった（図1参照）。 図1：世界の対ベトナム直接投資（認可ベース）PDFファイル(664KB) 業種別にみると、「製造」が認可額の半分以上を占めた。認可件数では「製造」が1,864件（新規は1,106件）で1位となり、「小売り・卸売」が911件（同7

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          利下げで円高は本当か？中野哲平の経済考察。投機筋の円売りはどの程度？

          　　「米利下げなら円高」というパターンが、繰り返されるとは限らないです。過去の米利下げ局面では、円安が進んだケースもある。 米10年債利回り　一時２％割れ FOMC FRBが明確に利下げの姿勢を示した 金利の低下を受けて… ①ドル安円高（ドル円⬇️） ②株高今回も、金融緩和による景気や株価の押し上げ効果に市場の注目が集まれば、リスクオンによる円安が進む可能性がある。市場の利下げ期待がやや過剰との見方もあり、円高進行か円安反転か、決め手は見えていない。 　＜ＦＯＭＣメン

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          量子コンピューターでも解けない暗号について

          それは格子暗号です。 格子暗号の概念図を図に示します。格子とは、図ののように空間内に規則的に並んだ点の集合（図は2次元空間の例）であり、コンピュータの内部ではベクトルの集合（図中の黒矢印の組）として表現されます。このベクトルを適当に整数倍して足すことで、すべての格子点を網羅することができます。 耐量子計算機暗号の候補となっているいくつかの暗号方式に対して、このような評価を行うことにより、実用化の場面ごとに最適な方式を選ぶための基準作りを行うことができます。 ラティスベ

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          株式市場の予測はどれだけ難しいか？機械学習で中野哲平氏による解説

          株式市場の予測は事業活動の計画において非常に重要です。株価予測は、コンピュータサイエンス、統計学、経済学、金融学、オペレーションズリサーチなど、さまざまな分野の多くの研究者を魅了してきました。最近の調査によると、ウィキペディアの利用パターン、主流のメディアからのニュース記事、ソーシャルメディアのディスカッションなど、パブリックドメインにおける膨大な量のオンライン情報が、金融市場に対する投資家の意見に大きな影響を与える可能性があります。株式市場予測における計算モデルの信頼性は、

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          手術動画を解析。外科医のレベル判定を。中野哲平の推薦医療論文その2

          世界の50億人が質の高い外科治療を受けられません。外科医の技術は劇的に異なり、多くの外科患者は合併症と避けられない害を被ります。外科的トレーニングとフィードバックを改善することは、合併症の発生率を減らすのに役立ちます。その半分は予防可能であることが示されています。これを行うには、手術技能、現在は専門家を必要とし、手動で時間がかかり主観的なプロセスを評価することが不可欠です。この研究では、領域ベースの畳み込みニューラルネットワークを活用して、手術ビデオのツールの動きを追跡および

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          医療画像の公開データセット。中野哲平氏のおすすめ研究タスクとは？AIで医療を変える！

          https://www.aclweb.org/anthology/W19-1803 こちらの論文が非常によくまとまっています。是非読んでみてください。様々なデータセットが増えてきており、これを実際に研究することで、深層学習や機械学習に対する知見を深めることができると思われますね。 生物医学的画像に適用される画像キャプションは、臨床医が従う診断プロセスを助けそして加速することができる。この記事は、生物医学的画像キャプションの最初の調査、データセット、評価基準、および最先端の

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          医療画像の公開データセット。中野哲平氏のおすすめ研究タスクとは？AIで医療を変える！

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          中野哲平のおすすめ医療論文2019

          医用画像を記述するための長くて意味論的に一貫したレポートを生成することは、視覚的および言語的モダリティを橋渡しし、医療分野の知識を組み入れ、そして現実的で正確な記述を生成することに対して大きな課題をもたらす。正確でロバストな医療レポート生成のための現代の学習ベースの方法と伝統的な知識ベースおよび検索ベースの方法を調和させる新しい知識駆動型符号化、検索、言い換え（KERP）アプローチを提案する。具体的には、KERPは医療レポート生成を明示的な医療異常グラフ学習とその後の自然言語

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          中野哲平のおすすめ医療論文2019

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