ヘルスケア アベノマスクが圧倒的な性能を発揮する場面とは？
１．アベノマスクが圧倒的な性能を発揮する場面とは？まとめ ・アベノマスクは３つの理由により市販のスポーツ用マスクに圧勝する性能を持っている ・運動用の良いマスクを捜している人は一度、アベノマスクを試してみて欲しい ・猛暑の中で走るのはおそら...
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ヘルスケア Lookout：視覚に困難を抱える人のためにスマホで商品を識別(1/2)
１．Lookout：視覚に困難を抱える人のためにスマホで商品を識別(1/2)まとめ ・Lookoutは視覚に困難があっても現実世界で活躍できるようにするAndroidアプリ ・スマートフォンカメラをスーパーの陳列棚に向けるとLookoutは...
ヘルスケア HEAD STRONG シリコンバレー式頭がよくなる全技術の読書感想
１．HEAD STRONG シリコンバレー式頭がよくなる全技術の読書感想まとめ ・バターコーヒーで有名になったデイブさんの第2弾は食事以外の頭に良い事も解説 ・基本的には他所でも頭に良いと言われている事であり第1弾ほど極端ではない ・食事部...
ヘルスケア 患者を誤投薬から保護するために機械学習の有用性を評価
１．患者を誤投薬から保護するために機械学習の有用性を評価まとめ ・医療事故は多くの場合、人の過ちではなく、システム、ツール、プロセス、または作業条件の欠陥に起因 ・現在の電子医療記録ソフトウェアで提供されているシステムは単純なルールベースの...
ヘルスケア Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)まとめ ・機械学習をクラウド上ではなくスマートフォン上で実行する事に注力し音声、視覚、文字の認識が可能に ・これによりプライバシー保護と応答速度向上、...
ヘルスケア AIを利用して乳がんのスクリーニングを改善
１．AIを利用して乳がんのスクリーニングを改善まとめ ・乳がんは世界中の非常に多くの女性に影響を与えている病気で日本では11人に1人が影響を受ける ・マンモグラフィーやX線撮影が乳癌を早期発見する手段だが撮影した画像から診断する事は簡単では...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(2/2)まとめ ・機械学習を評価する際には不適切なチューニングでパフォーマンスが過大評価されてないか留意が必要 ・特に医療分野と機械学習分野では用語の意味が異なる「検証セット」が誤解を招く恐れがある ・...
ヘルスケア 医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)
１．医療向けMLの開発から学んだ教訓(1/2)まとめ ・医療用MLモデルを開発する際には医療現場でのワークフローに組み込む方法を知る必要がある ・機械学習の実践者向けに医療用のMLソリューションを開発する方法を解説する文書を公開 ・医療従事...
ヘルスケア ディープラーニングで皮膚疾患の鑑別診断を実現(2/3)
１．ディープラーニングで皮膚疾患の鑑別診断を実現(2/3)まとめ ・DLSの診断結果を比較したところ専門医ではない医療従事者より高い精度を達成した ・皮膚の色やタイプがDLSによる皮膚病の診断に影響を与えていない事も検証された ・年齢、性別...
ヘルスケア ディープラーニングで皮膚疾患の鑑別診断を実現(1/3)
１．ディープラーニングで皮膚疾患の鑑別診断を実現(1/3)まとめ ・皮膚病は患者の数に比べて皮膚科を専門とする医者の数が圧倒的に足りない ・そのため皮膚病を専門としない一般医が診断する事が多いが精度にばらつきがある ・画像とデータを元に皮膚...
ヘルスケア Lydian Accelerator:一人一人の症例に合わせた遺伝的治療を推進する試み
１．Lydian Accelerator:一人一人の症例に合わせた遺伝的治療を推進する試みまとめ ・遺伝子異常は個々の異常部分や症例が異なっていても根本原因は同じで世界中に沢山の患者がいる ・現在はASOと言う画期的な治療があり、それを用い...
ヘルスケア SMILY：病理学のための人間中心の類似画像検索ツール(2/2)
１．SMILY：病理学のための人間中心の類似画像検索ツール(2/2)まとめ ・SMILYをユーザに受け入れられるようにするためには人間中心の設計が必要であった ・具体的には状況に応じてユーザが何を求めているか柔軟に設定できるようにした ・人...