AIで熟練した医師の判断を学習 投薬管理を効率化 岡山大

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2021年03月20日

  「AISACSの開発では機械学習の方法と出力を工夫して効率化することに重点が置かれた。従来の方法では投薬後の患者の生体反応に着目していたが、今回は熟練した医師の判断自体の学習に重きを置いている。これまでの投薬履歴と血液検査などのデータをAISACSに入力するだけで、その患者への適切な投薬の仕方がAIで分析される仕組みだ。」
  
  AI活用を成功させることの1つは、入力と出力を明確にするということだと思っています。「いい感じにやってよ」ではなく、どんなデータが入力されるのか、またどのような出力（できれば分類や数値予測）ができるといいのかをうまくデザインできると、自ずと解は見えてきます。
• Tsukamoto Kohei

  かいしゃ

  ・2021年03月21日

  岡山大、投薬管理をAIで効率化に成功。出力判断を医師の判断を軸に設計したため。従来は投薬対象の患者ベースでフィードバックを得る設計が多く精度高くなかった。
• Kiuchi Hisashi

  ビジネスと健康大好きサラリーマン 事業戦略部 部長

  ・2021年03月21日

  勉強のカリキュラム作りなどもAIの方が優秀だと思います。
  匠と言われる人達は早く教師データとして自分達のデータを提供していくべきです。