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【階段を降りる時に膝が痛い人に朗報!】膝や足首への負担を軽減!階段の上り下りをアシストするエネルギーリサイクル階段|ジョージア工科大学・エモリー大学

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■要介護度別にみた介護が必要となった主な原因の第一位は「関節疾患」!

ひざ痛中高年1800万人 要介護へ移行リスク5.7倍|厚生労働省研究班(2013/8/13)によれば、厚生労働省研究班の調査によれば、膝の痛みで悩む中高年が1800万人に上ると推計されるそうです。

ショウガでひざ痛(変形性膝関節症)の予防・改善|#みんなの家庭の医学によれば、「変形性膝関節症(へんけいせいひざかんせつしょう)」は、クッションの役割を果たしているひざの軟骨がすり減り、炎症が起こることで、強い膝の痛みが起こります。

日本における変形性膝関節症の潜在患者数は3000万人いるといわれるそうです。

膝には歩くときに体重の3倍もの負荷がかかるそうで、例えば体重50kgの人の場合には、3倍の150kgの負担が膝にかかっているということです。

平成25年 国民生活基礎調査の概況|厚生労働省

介護が必要となった主な原因を要介護度別にみると、要支援者では「関節疾患」が 20.7%で最も多く、次いで「高齢による衰弱」が 15.4%となっている。要介護者では「脳血管疾患(脳卒中)」が 21.7%、「認知症」が 21.4%と多くなっている。

厚生労働省の平成25年国民生活基礎調査の概況によれば、要介護度別にみた介護が必要となった主な原因の第一位は「関節疾患」となっています。

→ 変形性膝関節症(膝が痛い) について詳しくはこちら

そこで、今回注目したのは、膝や足首への負担が少ない階段です。

■膝や足首への負担を軽くして、階段の上り下りをアシストするエネルギーリサイクル階段とは!?

Assistive Stairs Make Going Up and Down Easier

Climbing Stairs Just Got Easier with Energy-Recycling Steps

(2017/7/12、ジョージア工科大学)

The spring-loaded stairs compress when someone comes down the stairs, saving energy otherwise dissipated through impact and braking forces at the ankle by 26 percent.When going up, the stairs give people a boost by releasing the stored energy, making it 37 percent easier on the knee than using conventional stairs.

ジョージア工科大学(Georgia Tech University)とエモリー大学(Emory University)の研究者が開発したのは、階段を降りるときのエネルギーを格納し、登るときにエネルギーを解放して、階段の上り下りをアシストする装置です。

階段を降りるときにスプリング式の階段が圧縮されることで、足首への衝撃が26%軽減され、階段を上るときにはその時に蓄えられたエネルギーを解放し増幅させて、膝への負担が37%減るそうです。

【参考リンク】




■まとめ

膝や足首への負担を軽減!階段の上り下りをアシストするエネルギーリサイクル階段|ジョージア工科大学・エモリー大学
膝や足首への負担を軽減!階段の上り下りをアシストするエネルギーリサイクル階段|ジョージア工科大学・エモリー大学

参考画像:Assistive Stairs Make Going Up and Down Easier|YouTubeスクリーンショット

高齢化社会を迎える国々にとっては、要介護者を少なくするためにも、高齢者がいかに元気で生活してもらえるか、そしていかに生活動作を楽にできるかについて考えていく必要があります。

1.ロコモティブシンドロームにならないようにロコモ対策・パワーリハビリを行なう

ロコモの要因となる3つの病気とは?|ロコモティブシンドロームチェック・ロコモにならないための運動のやり方によれば、ロコモティブシンドロームは日本整形外科学会が提唱した、骨や関節などの運動器の障害のため、要介護状態になる危険性が高いことを示す概念です。

ロコモティブシンドロームの要因となる病気は、骨粗鬆症・変形性関節症・脊柱管狭窄症の3つの病気。

こうした病気になることで、運動器の障害が生まれ、要介護状態になる危険性が高くなりますので、ロコモにならないための運動「ロコトレ」で予防していくことが提案されています。

介護施設で「パワーリハビリ」を導入 約8割に介護度を改善したり重症化を防ぐ効果|弘前によれば、弘前市内の介護施設が専用マシンで筋力アップのトレーニングを行う「パワーリハビリ」を取り入れたところ、約8割の人に介護度を改善したり重症化を防ぐ効果があったそうです。

2.動き自体をサポートする装置

[vimeo]https://vimeo.com/198871875[/vimeo]

Superflex – Aura Powered Suit|from fuseproject|Vimeo

SUPERFLEX社、高齢者の動きをサポートして衣服の下から着ることができるパワードスーツ「AURA(オーラ)」を開発で紹介したSuperflex(スーパーフレックス)社のAura(オーラ)は高齢者の動きをサポートするパワードスーツで、衣服の下から着ることができるようになっています。

着用している人が体を動かす際の筋電信号を拾って、胴体、臀部・腰、脚の筋肉を強化(支援)して、立ったり座ったりといった動きのサポートをするように設計されています。

未来では、義体化ということも視野に入ってくるかもしれません。

3.階段の上り下りをアシストする装置

今回紹介した階段の上り下りを補助する装置が設置されれば、膝や足首への負担が軽くなることによって、高齢者の歩行をアシストすることにつながることが期待されます。

1.ロコモティブシンドロームにならないようにロコモ対策・パワーリハビリを行なう、2.動き自体をサポートする装置、3.階段の上り下りをアシストする装置によって高齢化社会をどのように乗り越えていくかを考えていくことができれば、世界に対してもその仕組みを輸出することができるのではないでしょうか。







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「ウェアラブル人工すい臓」、機能ごとにモジュール化|インスリン治療を低コストにするアイデアとは?

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■「ウェアラブル人工すい臓」、機能ごとにモジュール化|インスリン治療を低コストにするアイデアとは?

pancreas-tecnomovida

by Tecnomovida Caracas(画像:Creative Commons)

※今回の画像はイメージであり、記事で紹介されているデバイスとは関係ありません。

「ウエアラブル人工膵臓」、米国で臨床試験へ

(2015/1/24、日経デジタルヘルス)

Pancreumが開発を進めているのは、糖尿病患者のインスリン療法を支援する、スマートフォン(スマホ)連携型のウエアラブルデバイスである。マイコンやBluetoothモジュールを搭載した「CoreMD」と呼ぶ中核部品に(1)血糖値モニタリング、(2)血糖値を下げるためのインスリン投与、(3)血糖値を上げるためのグルカゴン投与、の役割をそれぞれ持つ3つのモジュール(Wedges)を接続して使う。3つのモジュールすべてを接続すると、小型の円盤形状をした「人工膵臓」になる。直径は5cmほど、厚さは1cmほどだ。その動作はスマホで制御できる。

米Pancreumは糖尿病患者のインスリン治療を支援するウェアラブル人工膵臓を開発中なのだそうです。

以前、生体工学で健康管理|緑内障を調べるスマ―ト・コンタクトレンズという記事で、定期的にインシュリンを注射しなければならない糖尿病患者の皮膚に超薄型で伸縮自在の電子装置を貼り付け、自動的に注射できるような仕組みというアイデアを考えてみましたが、今回のデバイスはそのアイデアを大きく上回るものでした。

以前スマホをモジュール化するアイデアがありましたが、このデバイスも機能毎にモジュール化されています。

(1)血糖値モニタリング

(2)血糖値を下げるためのインスリン投与

(3)血糖値を上げるためのグルカゴン投与

これらのモジュールは1つだけでも機能し、2つをつないで使うことも出来ます。

(1)だけで使えば血糖値センサーとして機能し、(2)だけで使えばインスリンポンプとして機能する。(3)のモジュールは、例えば食前にインスリンを投与したが、何らかの事情で食事を取れなくなった場合などに、低血糖状態になるのを防ぐために使う。

モジュールは使い捨てにでき、1週間といった単位で交換して使うそうです。

糖尿病患者の治療継続は半数にとどまるによれば、治療に伴う経済的な負担や治療継続へのストレスから治療を続けていくことができないようですが、インスリン治療を手軽で、低コストにするこのデバイスによって、糖尿病治療が変わるかもしれません。

→ 糖尿病改善・予防する方法(食べ物・運動) について詳しくはこちら




「Beyond Human 超人類の時代へ」(著:イブ・ヘロルド)では、人工心臓をはじめとする人工臓器(人工肝臓・人工肺・人工腎臓・人工膵臓)の研究について紹介されていて、最先端の医療テクノロジーにより、寿命が大幅に長くなる未来が描かれています。

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360度の方向から計測し高精度の乳がん検診を行うことができる超音波計測技術を開発|#日立

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【目次】

■360度の方向から計測し高精度の乳がん検診を行うことができる超音波計測技術を開発|日立

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by ThoroughlyReviewed(画像:Creative Commons)

日立製作所,簡便・無痛・高精度な乳がん検診を実現する超音波計測技術を開発〜360度の方向から計測することで,動物臨床で5mmの腫瘍検出に成功〜

(2017/5/24、innavinet)

本技術では,360度の方向から超音波を照射し,音波の反射を360度の方向から取得するリング状の超音波デバイスを用いて自動スキャンを行うため,検査者の熟練度に依存しない検査が可能。受診者はうつぶせになり,水を満たした検査容器に乳房を入れるのみでよいため(図1),痛みを伴わず,安全に検査できる。

日立製作所は、検査をする人のスキルに左右されずに、高い精度で乳がん検診を行うことができる超音波計測技術を開発しました。

■背景

現在,乳がん検診はマンモグラフィや超音波により行われているが,マンモグラフィ検診では微量の放射線被ばくや痛みを伴うほか,若年層やアジア人に多い高濃度乳腺の場合に,腫瘍の検出感度が低いことが課題である。一方,超音波検診では,検査者の熟練度により腫瘍の検出感度が異なることが課題となっている。

乳がん検診を行う際には、超音波検査やマンモグラフィ検査が行われていますが、それぞれにデメリットがあります。

●超音波検査のデメリット

腫瘍などの発見は検査をする人の技量(どれくらい熟達しているか)に左右されている。

●マンモグラフィ検査のデメリット

  • 微量の放射線被ばくや痛みを伴う。
    乳がん検診を受けない理由とはで紹介したアストラゼネカによる乳がん検診に対する意識についての聞き取り調査によれば、受診しない理由の第2位には「マンモグラフィは痛そうだから」が挙げられています。
  • 若年層やアジア人に多い高濃度乳腺の場合に、腫瘍の検出感度が低い。
    米「40代の乳がん検診でのマンモ勧めず」で波紋(2010年)によれば、米国では、相対的に閉経後の高齢者が乳がんにかかる確率が高く、日本では40代後半から罹患(りかん)率が高くなるそうなので、日本では40代のマンモグラフィー検診による効果が高いそうです。

【参考リンク】




■360度の方向から計測する超音波検診の特徴とは?

日立製作所,簡便・無痛・高精度な乳がん検診を実現する超音波計測技術を開発〜360度の方向から計測することで,動物臨床で5mmの腫瘍検出に成功〜
日立製作所,簡便・無痛・高精度な乳がん検診を実現する超音波計測技術を開発〜360度の方向から計測することで,動物臨床で5mmの腫瘍検出に成功〜

参考画像:日立製作所,簡便・無痛・高精度な乳がん検診を実現する超音波計測技術を開発〜360度の方向から計測することで,動物臨床で5mmの腫瘍検出に成功〜(2017/5/24、innavinet)|スクリーンショット

従来の超音波検診では,1方向から照射した超音波に対して,後方(照射源の方向)に反射した音波のみを取得していたが,今回360度の方向から超音波を照射し,前方や側方を含む360度の方向に反射する音波を取得・解析する技術を開発した。

日立が開発したのは、360度の方向から超音波を照射し、音波の反射方向や強度などを分析することによって、腫瘍の硬さや粘性、表面の粗さが計測できる技術で、また乳腺内の微小石灰化の可視化を可能にしました。

乳がん検査を行なう人は、うつ伏せになり、超音波を効率的に乳房に伝搬させるため水を満たした検査容器に乳房を入れます。

従来の検診では1つの方向から超音波を照射するため、腫瘍の発見は検査をする人のスキルに左右されていましたが、日立が開発した上下動するリング状の超音波デバイスは360度の方向から超音波が照射・取得されるため、腫瘍などの検出の精度が大きく高まるそうです。

また、マンモグラフィーのように乳房を挟む必要がないため、痛みがなく、また自動スキャンで行なわれるため、検査をする人のスキルに依存しない検査となります。

■まとめ

乳がんの早期発見のためには乳がん検診を受けることが重要なのですが、検査を受ける人の肉体的・精神的負担が大きいことが課題としてあります。

今回の日立の超音波計測技術は、痛みがなく、高精度であり、簡単であるため、乳がん検診を受ける人にとって肉体的負担が軽減されるものになっているようです。

また、今回の技術は、検査をする人のスキルに左右されず、誰が行なっても同じ結果が出ることを目指して開発されているため、検査をする側にとってもメリットが大きいと考えられます。

こうしたテクノロジーの進歩によって、乳がん検診自体の印象が良くなり、検診を受ける人が増えることで、乳がんの早期発見ができるようになるといいですね。

→ 乳がんの症状・原因・検査・予防法 について詳しくはこちら







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遠隔リハビリアプリ「Regain」|理学療法士と腰痛など身体に不調を持つユーザーをマッチング|メインターゲットは企業

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■遠隔リハビリアプリ「Regain」|理学療法士と腰痛など身体に不調を持つユーザーをマッチング|メインターゲットは企業

スマホで腰痛改善・リハビリ相談「リゲイン」
スマホで腰痛改善・リハビリ相談「リゲイン」

参考画像:スマホで腰痛改善・リハビリ相談「リゲイン」|スクリーンショット

遠隔で腰痛などを治せるリハビリアプリ「Regain」–ヤマト運輸やフジクラが採用

(2017/2/8、cnet japan)

使い方としては、アプリを起動して身体の痛いところを選択。痛みの強さや、どんな時に痛むのか、また運動習慣などの質問に答えると、自身の症状に合った複数人の理学療法士とマッチングされる。顔写真や資格取得年、他のユーザーによるレーティングスコアなどを確認して希望の理学療法士を選ぶと、チャットやビデオ通話で適切な指導を受けられるという。

遠隔リハビリアプリ「Regain」は、腰痛肩こり首の痛みなど身体に不調を持つユーザーが理学療法士にチャットやビデオ通話で症状に相談したり、セルフケアのための動画を視聴することができるそうです。

Regain リゲイン -理学療法士とライブビデオ通話でカラダの痛みを改善-|itunes App Store

Regain リゲイン -理学療法士とライブビデオ通話でカラダの痛みを改善-|itunes App Store
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■メインターゲットは企業|健康経営

このアプリのメインターゲットは法人なのだそうです。

ヤマト運輸やフジクラなど導入企業は1万人を超える大手企業が中心だが、これらの企業には共通点があると渡辺氏は話す。それは全国に工場や拠点を持っており、そこに勤務する従業員の腰痛などによる医療負担が大きいことだ。あるメーカーでは、月に数千件の請求書が整骨院から届き、月間数億円を支払っているという。

日本人の自覚症状の第一位は「腰痛」|人口の約9%が腰痛症状を持っている!?で紹介した国民生活基礎調査(2013年)によれば、日本人の自覚症状の第一位は「腰痛」なのだそうで、人口の約9%が腰痛症状を持っているそうです。

腰痛で苦しむ人が実践すべき5カ条

(2016/1/10、ZUU)

順天堂大学の伊藤弘明氏の試算では、職場で発症した腰痛(職業性腰痛)の直接医療費は2011年度で821億円となっている。

腰痛による医療費は800億円を超えるそうです。

ただ、この数字は直接的なものだけで、腰痛によって生産性が下がることを含めると、その数字はもっと多いなものになると予測されます。

これは医療費だけの話であり、腰痛で仕事を休んだり辞めたりしたことによる労働生産力の損失まで含めると、途方もない金額となるはずだ。アメリカでは年間800億ドルもの労働生産力が腰痛のために失われているという試算があり、腰痛は国家的問題だということがここから理解できる。

健康と生産性の関係|出勤していても体調不良を感じている社員は労働生産性が下がっているによれば、治療にかかる医療費や欠勤による損失よりも、業務遂行障害(プレゼンティーイズム)による損失が大きなコストになっているようです。

ダウ・ケミカルにおける慢性疾患によるコスト
ダウ・ケミカルにおける慢性疾患によるコスト

グラフには、最も医療コストがかかる10大慢性疾患に対する社員一人あたりの平均支出が表されている。

医療、欠勤(アブセンティーイズム)、業務遂行障害(プレゼンティーイズム)の三つのコストのうち、治療にかかる医療費や欠勤による損失よりも、プレゼンティーイズムによる損失が大きなコストになっていることがわかる。

【補足】アブセンティーイズムとプレゼンティーイズムとは

米国でよく比較対照に使われる「アブセンティーイズム」と「プレゼンティーイズム」に注目したい。

前者は疾病により欠勤している状態であり、後者は出社こそしているものの、何らかの疾病で業務遂行に障害が起き、労働生産性が下がっている状態をいう。

この結果によれば、出勤していても体調不良を感じている社員は労働生産性が下がっており、それが企業の生産性損失コストの多くを占めているようです。

つまり、腰痛などの体の不調を解消することは、個人の健康のためになるだけではなく、企業にとっても重要なことであるため、こうしたサービスへの需要は大きいのではないでしょうか。

→ 腰痛の原因・治療・予防 について詳しくはこちら







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機械学習を活用した電子カルテデータの解析により、糖尿病治療薬の効果を予測・比較する技術を開発|日立製作所

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■機械学習を活用した電子カルテデータの解析により、糖尿病治療薬の効果を予測・比較する技術を開発|日立製作所

HP manager Regine Pohl demonstrating the webOS based Touchpad Tablet @ DLD DLDWomen 2011

by innovate360(画像:Creative Commons)

電子カルテデータの解析により、糖尿病治療薬の効果を予測・比較する技術を開発

(2017/11/6、日立製作所ニュースリリース)

患者への投薬開始から90日後の時点で、糖尿病の代表的な指標であるHbA1c値の低減目標(治療目標)を達成できる確率を、薬の種類別に計算し、予測することで、患者にとって最も治療効果が高いと見込前れる薬の選定を支援可能です。

日立製作所は、ユタ大学が有する約9000症例の糖尿病患者の電子カルテデータのうち、約6800症例のデータを基に、機械学習を活用し解析することで、糖尿病治療薬の効果を予測し、比較する技術を開発したそうです。

今回、その技術を残りの約2200症例の糖尿病患者のデータに適用してシミュレーションしたところ、90日後の糖尿病の治療結果を高精度に予測できることが確認できたそうです。

以前、過去の糖尿病患者のビッグデータを用いて、新たな患者の症状の進行や薬の効果を予測するシステムを開発|国立病院機構長崎川棚医療センターと富士通などでは、国立病院機構長崎川棚医療センターと富士通など、過去の糖尿病患者の治療経過を集めたビッグデータを用いて、新たな患者の症状の進行や薬の効果を予測するシステムを開発したというニュースを紹介しました。

今回発表された技術はその考え方に近いものであるようですね。




■医療に関するビッグデータをテクノロジー(AIや機械学習、ディープラーニングなど)で解析するシステム

最近では、医療に関するビッグデータをテクノロジー(AIや機械学習、ディープラーニングなど)で解析するシステムに関する発表が相次いでいます。

テクノロジーと医療分野のトレンド|ウェアラブルデバイス・健康アプリ・医学研究|メアリー・ミーカー(MARY MEEKER)レポートで紹介したレポート(スライド300)によれば、インプットのデジタル化の増加によって、医療データは年間成長率は48%となっているそうです。

また、レポート(スライド302)によれば、インプットされるデータ量が増えていくことで、科学論文引用が増加しており、医学研究・知識は3.5年ごとに倍増しているそうです。

以前取り上げたIBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

現在でも様々ながんの治療法(外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など)があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、がんと立ち向かうことは、時間との闘いなのですが、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうのが現状です。

Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

今後は、テクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)による解析が低価格で行われるようになることによって、蓄積されるデータの量が増え、またそれに合わせて医学論文などの文献も飛躍的に増加するため、ますますコンピュータの力を活用することが重要になってくることでしょう。

そして、テクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)を活用した画像認識による病気診断システム同士をつないだり、研究結果から得られた知見をつなぎ合わせるプラットフォームが必要になってくるのではないでしょうか。

DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 17年8月号 (ブロックチェーンの衝撃)

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「DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 17年8月号 (ブロックチェーンの衝撃)」によれば、別のシステムを結び付けるという仕組みによる脆弱性について書かれてあります。

複数のビットコイン取引所がハッキングされてビットコインの評判を落としたが、この事例で明らかになったのはブロックチェーン自体の脆弱性ではなく、複数の当事者がそれぞれ別のシステムを結び付けてブロックチェーンを使うという仕組みの脆弱性だった

医療ビックデータ解析にテクノロジーを活用する場合の共通のプラットフォームがあれば、お互いの知見同士を活用しあえるようになり、さらなる発展が期待できるのではないでしょうか?

【関連記事】

■コンピュータが出した答えに対して、人間が後付けで理論や因果関係を考えていく

もう一つ必要になるのは、AI自身がデータからルールと知識を獲得していき、なんとなくの答えを出すというのがディープラーニングの特徴であるのですが、人間はそのなんとなくの答えに後付けで理論をつけていく必要があるため、この分野が重要になってくると思われます。

ディープラーニングとはそもそも何なのでしょうか?

「コンテンツの秘密」(著:川上量生)では、ディープラーニングのことをこのように説明しています。

ディープ・ラーニングとは、簡単に説明すると、なにかを学習するときに、いちどに全部を学習するのではなく、基礎から応用へと何段階かに分けて学習するような学習方法のことです。

ディープ・ラーニングとは、多くの段階に分けて学習を行うことのようですが、具体的にはよくわかりません。

天才プログラマーが予測する「AIが導く未来」 人間の「なんとなく」は合理的に判断される

(2017/8/24、東洋経済オンライン)

言い方を変えると、今までのコンピュータによる最適化の能力では、答えは基本的に1つしかない。それがディープラーニングだと、答えがそもそもないのです。「確たる答えはないけど、なんとなくこう」っていうのがディープラーニングです。

人工知能の動向(2016/3/17、NRI)では、機械学習とディープラーニングの違いについて次のように紹介しています。

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

従来の機械学習とは、人間が特徴を定義するため、複雑な特徴を表現できないという弱点があります。

ディープラーニング(深層学習)とは、機械学習の手法の一つで、人工知能が学習データから特徴を抽出、つまり、AI自身がデータからルールと知識を獲得していく方法です。

Machine Learning and Human Bias|YouTube

機械学習において重要なことは、多くの学習データを用意することなのですが、例えば、Googleは、機械学習用データを集めるために、落書きをしてもらうサービスを提供しています。

【参考リンク】

ビッグデータとは何か|平成24年版情報通信白書|総務省によれば、ICT(情報通信技術)の進展により、多種多量なデータ(ビッグデータ)を生成・収集・蓄積することが可能になったのですが、このことも機械学習が注目されるようになった背景としてあります。

ディープラーニングは「音声認識」「画像認識」「言語処理」などで用いられていて、画像認識に関しては、例えばECサイトでの商品画像による商品検索に活用されているそうです。

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

電王・Ponanza開発者が語る、理由がわからないけどスゴイ“怠惰な並列化”

(2016/10/26、ASCII.jp)

体感で言えば、LazySMPは実はプログラマーには人気がない手法です。なぜかと言えば、前述のように結局のところどうしてうまくいくのか、その正確なところがプログラマーにはわからないからです。ディープラーニングも本質的にどうしてうまくいくのかわかっているプログラマーがいません。あくまで将棋プラグラム業界では、という話ですが。

<中略>

近代科学は対象を分解して、理由を解明していくことで世界を解き明かしてきました。しかし、近年の情報科学は人間の解釈性が著しく悪いアルゴリズムが時代の先端を走り始めています。要素を分解していっても、そこに本質を発見できていないのです。人間にはある程度以上の複雑な挙動がわからないのです。

このように、答えや本質的にうまくいっている理由はわからないけど、うまくいっているということだけはわかるということがこれからは多くなってくるでしょう。

自分の理解を上回ってしまったときに、それをコントロールすることができないため選択しないという人もいるでしょうし、理由はわからないけどうまくいっているのだからやってみようという人もいるでしょう。

電王・Ponanza開発者が語る、“自転車置き場の議論”に陥った指し手生成祭り

(2016/11/29、ASCII.jp)

人間は難しい問題に直面してしまった時、簡単な切り口を探しがちです。それ自体はまったく間違った行為ではないのですが、いつまでも簡単な切り口を求め続けることは必ずしも正しい判断ではないでしょう。人間はわからない状態をわからないままにしておくことにもストレスを感じ、わからないところに無理やり理由をつけようと考えるのが常です。

難しい問題の時には議論が起こらないのに、自分の理解ができる問題の時には議論が白熱するようなことを「パーキンソンの凡俗法則」や「自転車置き場の議論」という呼び方をするそうですが、これからは、「わからない」「理解できない」ことに対して、安易に答えを出すことなく、あきらめずにわからないままの状態で真正面から向き合い続ける姿勢が重要になってくるのではないでしょうか。

まずは理解できない自分を認め、それでもそれに向き合い続けることが、現代科学を理解して紐解く鍵となるでしょう。理解できると傲慢になるのではなく、理解できないと空虚に走るでもなく、ただ見えないものを見ようとし続けることこそが、唯一この先を見る方法になると私は信じています。

わからないまま向き合い続けるというのはストレスがかかることかもしれませんが、これから先の未来では必要な資質となるのではないでしょうか。

「AlphaGo Zero」は、過去の打ち手のデータで強化学習をするのではなく、囲碁の基本ルールだけを教えて、対局を繰り返す(3日間で500万回の対戦)ことで上達し、トップ棋士を破ってきた「AlphaGo」に対して、100勝0敗という結果を出したそうです。

人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質

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■まとめ

病院の診断支援システムにAIが導入されたとして、「因果関係はわからないけど、あなたはこういう病気の可能性が高い」といわれたときに、医師や患者はどう判断するのでしょうか。

どんなに医療にAIを活用しようとしても、医師や治療を受ける患者がその判断に疑いを持てば、利用することはできません。

つまり、AIに対する信用度を高めていく必要があるわけです。

今後は、「因果関係はわからないけど、こうである可能性が高い」ということが増えていくことが予想されますが、心理的障壁などを一つ一つクリアしていくことが医療とAIの未来にとっては重要になってくるのではないでしょうか。







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