小西功記の作品一覧
「小西功記」の「医療AIの知識と技術がわかる本 事例・法律から画像処理・データセットまで」「コロナ vs. AI 最新テクノロジーで感染症に挑む」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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3.7AI活用がもたらす医療技術の変革！ AI技術は病理学や医用工学、解剖学、神経科学、細胞生物学、 脳神経外科や内科学、眼科学、放射線医学、手術医学など、 基礎医学から臨床医学まで幅広い領域に浸透し始めています。 しかし、データの量や用途に応じて技術のラインナップの中から 適切な武器を選ぶ必要があるため、正しく活用するのは一苦労です。 さらにAIを医療機器としてリリースするためには、 資金調達、人材戦略、知財戦略などに抜かりがあってはいけません。 本書では、最新の事例、技術、法律と行政の取組みについて解説しており、 国内において医療AIをより活用できる1冊となっています。 【本書の概要】 ・AIと医療に関わる昨今の社会状況やAIの医療応用に関する法律を解説 ・AIが医療にどのように貢献しているかを、実際に事業化されている事例を中心に紹介 ・医療関連の画像を扱う技術や、電子カルテなど医療関連の自然言語や数値などの系列データを扱う技術など、 開発に必要な技術を紹介 ・医療AIの開発に使われる有名な公開データと提供元をリストアップし、データを扱う心構え、 標準的な開発の流れまで踏み込む ・医師かつ起業家の視点から、医療AIの事業化において役立つ情報が満載 ・韓国の医療AIベンチャーであるVUNO社とのインタビューと、日本が学ぶべき事柄を考察 【本書の読者層】 ・医療AIの開発に携わるエンジニア ・基礎知識として医療AIの基本事項を押さえておきたいエンジニア ・医療AIハード・ソフトウエアメーカやベンダーの企画、営業担当 ・医師 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 -
-AIで新型コロナウイルスを封じ込める！ 画像認識、自動運転などAIの利活用がさまざまな分野で進んでおり、 IoTなどの技術と合わせて産業構造が大きく変化しています。 医療分野においても技術の進展は急速であり、 さまざまな病気の治療にも最先端の技術が活用されています。 これらの技術はコロナ対策においても、さまざまな分野で利用されています。 【本書の概要】 ・AIを中心にコロナ対策に活用されている最新テクノロジーを紹介 ・活用例は治療だけにとどまらず、「予防」「スクリーニング」「創薬」「公衆衛生」「除菌」など幅広く紹介 ・AIだけでなく、コロナ対策に活用されているロボットの事例も紹介 ・まだ実用化はされていないが、今後の活用が期待される事柄も紹介 ・AIの論文をいくつか取り上げ、どのようなシーズが作られているのかを紹介 豪華二大特集 台湾のデジタル担当大臣オードリー・タン氏のインタビューも掲載。 同氏の見るコロナウイルスvs.デジタルという視点は、 今後の新型コロナウイルスとデジタルとの付き合い方を考えるうえで大いに参考になります。 また、著者の一人石井大輔氏は新型コロナウイルス患者として医療現場で働く医師や看護師と接することになりました。 現場のリアルな苦闘もエンジニアの視点からレポートします。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 -
3.81巻2,200円 (税込)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishingも合わせてご覧ください。 これからAIを学ぶエンジニアやAI関連業種に携わるビジネスマン向けに，「AIとは何か」から始まり，しくみや手法，利用例など技術的な側面を分かりやすく説明します。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
AIを支える機械学習やディープラーニング。
教師あり学習や教師なし学習を支えるアルゴリズム
AIが今の技術では、決して万能なものではないこと。
それでも画像解析や言語解析の技術など、人の能力に匹敵したり、それを超える分野もあること。
AIは決して万能なものではなく、ビックデータや統計の力で未来を予測する技術。複雑なアルゴリズムになるほど、膨大な計算量を要する。そのため、大切なのはAIになにをさせたいのかや、学習に必要なパラメータを、どのように与えるのか
ディープラーニングの中身は、ブラックボックスのため、なぜ、その結果を出力したのかを理解できないことが当たり前と思っていましたが、過程をしる -
Posted by ブクログ
概論から詳細までカバーした良書だと思います。
技術解説は大きく画像処理と自然言語処理に分かれていますが、機械学習やDLのどの技術をどのように使って何を実現しているかの詳しく解説されています。この辺はAI開発の技術に対する知見と医療情報に関する知見の両方が無いとしっかり理解するのは難しいかもしれません。
ただ、ビジネス寄りの方が技術解説の部分を読み飛ばしても十分価値のある内容だと思います。特に、医療データを扱う上での難処や、医療機器の承認の要否等に触れられているのは、医療分野でAIビジネスを実現していく上で避けて通ることのできない論点だと思います。この点に触れられているのが良かったです。 -
