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【検証エコノミー】自動運転は自律判断できる段階に到達 地域限定で早期実現も
松田 脩平大学生
自動運転の現状 2018/07/17
自動で走る・曲がる・止まるは高水準。
運転の主体をAI が担う自律的段階に挑む。
米国運輸省は自動運転の水準を5段階で定義、
実用されてるのはレベル2が多い、自立化はレベル3。
意義
交通事故の減少。新たな産業の創出。
車の利用概念が変わる…パラダイムシフト。
日産
先進技術を積極的に実装、高速道路前車追従。
次の段階は、2032年に一般道での実用化。
DNAと共同で横浜市にて自動運転車両のサービスを研究。
課題
人、自転車、バイクの行動把握が難しい。
ホンダ
香港のセンスタイムと協力。
トヨタ
アメリカ・シリコンバレーの子会社トップに
DARPAの元幹部でAI技術者を採用。
群馬大学
AIを使わない自動運転を研究。
地域を前橋市に限定し、詳細な地図データの作成、
GPS、センサーを活用し自動運転を実現。
前橋市では11月に自動運転の路線バスが走る予定。
意義
AIによる自動運転は作るのに手間がかかるが凡庸性がある。しかし、地域を絞れば地図データ、センサーでも安価に自動運転を実現できる。
情報源 産経新聞
医療分野におけるビッグデータ化がもたらすもの-医療情報データベース基盤整備事業「MID-NET®」とは
松田 脩平大学生
医療ビッグデータの恩恵 PMDA「MID NET 」
厚生省2012以来の事業。製薬企業も拠出。
協力機関=10拠点23病院 約400万人のデータ。
将来的には1000万人規模を目指す。
個人情報を統合するが利用時は匿名処理される。
背景
薬害への対応。
カルテ等診断資料は病院単位で管理している。
行政として情報を把握、分析するのに難があり対応が遅れた。=C型肝炎事件。
意義
行政の情報力強化。
薬品の開発への情報提供。
臨床試験よりも優れた統計。
→臨床試験は自発申告に基づいておりで漏れがある。
課題
協力機関に入院した人で急性的な患者に限定的。
幅広く関係機関の参画が望ましい。
情報源 メディカルノート
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