次世代のAIモデル Diffusion Model を簡単に使う 医療応用の可能性
シンギュラリティは2025年に来る
シンギュラリティはAIが人類の知性を上回ることです
まずは こちらをご覧ください [落合陽一のシンギュラリティ論]
ここで紹介されている Diffusion Model こそ次世代AIモデルです
そして、グーグルアカウントさえあればAIを簡単に使用する事のできる
Google Colaboratory で Diffusion Model を使ったり
テキストから音楽を作成したりしています
多少のプログラミングの知識と英語を翻訳できるアプリがあれば
これらの利用はとても簡単です
2020年春より、小学校での英語、プログラミング教育が全面実施される
ようにした文部科学省の方々は未来を見すえ
仕組みを変えられています
今からワクワクします
さて落合様の動画でもあった次世代モデルの Diffusion Model ですが
とても高精度で多様な画像が生成されます
Diffusion Model
次世代モデルのDiffusion Modelは
ランダムガウスノイズを混入
ノイズの多い画像を2つの成分に分離するように
モデルを学習させるそうです
以下の記事がわかりやすいです
このモデルはオープンソースなので
googleアカウントがあれば簡単に使えます
ソースコードも上のリンクに書いてます
読みこませるデータを変えるだけで
様々な医療領域にも応用が可能ですね！
大量のデータを活用して
複雑な計算を利用し画像を作るなどは
Diffusion ModelのようなAIには人間では勝てません
しかし、各現場での医療従事者の負担軽減につながるシステム開発や
これらのモデルと医療の専門知識を利用する発想は人間にしかできません
例えば医療機器の画像を読み込ませて
データセットをさらに作り
医療法 薬機法に基づく
安全使用のための自動収集および
インシデントも考慮した電子カルテ連動
分析AIモデルの構築など！
他にも医療の様々な応用が可能です
そんな時に 医療従事者のみなさまの専門知識が欠かせません
日本は世界で一番病院数が多く
患者様は好きな病院を選べ 良質な医療を受けることができます
その重要なデータはしっかりと守られてきました！
日本とAIは相性がいい
日本の医療には人口減少と高齢化を背景として
医療提供体制の地域格差
医療者の労働環境
高騰する医療費
現役で働ける世代が少なくなっていく
課題もあります
それと同時に 海外製のAIのとんでもない進化
AIの民主化によって単純作業は機械化が進みます
海外のAI進化が止まりません
AIの海外進化は止まらない分
日本独自の進化を遂げた 医療領域などは
海外の出てきた そしてこれからも出てくるAIモデルを利用します
海外製のオープンAIモデルを組み合わせて
まだ世の中にないが あると 医療従事者の皆様の負担軽減に
つながるシステムを産学連携で開発していく
そんな、非常にAIという道具を利用するのに相性のいい
絶好のタイミングがきています！
そして今大切なのは、医療の専門知識 と エンジニアの方の意見を繋ぐ人つまり医療系データサイエンティストの皆様です！！！
そして、多くの方の理解です！
政府はかなり前から気づいていて
電子処方箋（お薬手帳の電子化）など
データを形を整えてまとめる仕組みを始めています
AIを使うにはまずは良質なデータを形を整えてためる仕組みが必要
マイナンバー義務化などにより
データの形が整えて個人情報守りつつ
各医療機関に形を整えて保存ことができます
これまで経験則で判断されていた医療データが
AIのサポートにより大量のデータから、必要な情報を瞬時に解析
専門知識のある方が最終判断
その人にあったオーダーメイド最善の医療を提供できる
良質な医療にAI活用の時代がやってきます
そのための政府の準備が着々と始まってます
落合様が考えている2025年のシンギュラリティ前に
教育でAIとプログラミングを学んだ世代の方と
現場での専門知識と経験のある方の
チーム医療で次世代医療が誕生する
そして各現場の課題を解決する可能性が広がっています！
しかし、現状は
未来の医療を創るための人材は極めて不足
新時代の医療人材の育成が急務です
今後管理するデータが増え現場でのAI活用により
その現場にあった負担軽減や課題解決を行える
未来の医療を創る方の育成が急務です
そんな思いから 実際に立ち上がったプロジェクトがあります
ここまで読んでいただいた方は間違いなく
次世代の医療を創る方だと思っております
医療に興味のあるエンジニアの方や医療従事者の皆様
そして、そこに橋を架ける
医療データサイエンティストの皆様
是非 医療人2030への参加へのご検討
よろしくお願いいたします！
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