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AI×問診＝ベイジアンネットワーク
観測事実から傾向を導き出す
家の前の道路が濡れてるけど？雨が降った？誰かが水をまいた？直感思考過程を、
多くの可能性を、確率で絞り混んでいく。
認証データ、膨大な確率データで絞り混んでいく推論。
研修医、アシスタントとAI両方使いたい。入力楽。患者さんの安心と納得すべて含めて診療。
患者さんから情報引き出す。
AIだけではまだたりない。病気の絞り混みまで？
アメリカアイオワ州眼底診断、画像の均質化、糖尿病網膜症。
ディープラーニングの画像解析が進んだ結果。難病患者データは非常に少ないがデータを増やすために
敵対的生成ネットワークは使えるのか？自動生成は認められない。ちゃんとした認証データでないとダメだ。
医療機器のアップデート大丈夫なの？システムの法律まだこれから、医者のサポート限定。
視覚認識システムが、顔、薬、服薬、結核の例でDOT見守り、スマホとAIで可能に。アメリカの保険会社次第で医療費が支払われない場合がある。余命予測ってどう？、胃ガン患部の写真で進行度合いを判断。AIで余命予測を突き付けるのは倫理的にどうか？
全く知りたくない人も全部伝えて欲しい人も、聴きながら、医は仁術、医者の余命は実際よりは長めの希望を含む。
DLで最適化は目的関数の誤差を少なくする学習
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モデルの余命ゾーン判定。谷底を探す探索反復計算を繰り返す。
振動して最適値に進まないので色々チューニングするんだけども、二次元の等高線だと接線の方向へ複雑に。
３次元のボール落下、数万次元数億次元だと谷幅数学的効率化をどうするか。
ジグザグの平均を取るモーメンタム。
成分によって加速するAdamの手法。
けど納得させられるのは人間。
総合診断やその治療は人との対話。人によっての価値観の見極め。
１日生きたら１日寿命減るんじゃい。
次回、『暮らす』