医療ＡＩの知識と技術がわかる本 事例・法律から画像処理・データセットまで
発売日：2021年5月
- ページ数
- ２４９ｐ
- ISBN
- 978-4-7981-6656-8
- 著者情報
- 小西 功記（コニシ コウキ）
株式会社ニコン研究開発本部数理技術研究所。１９８２年和歌山県生まれ。米ローレンス・バークレー国立研究所などで観測的宇宙論の研究に従事し、データサイエンティストとしての経験を積む。２０１１年東京大学理学系研究科物理学専攻にて博士号取得。数理技術とハードウェア技術の融合が未来を生み出すとの思いから、株式会社ニコン入社。半導体露光装置のハードウェア開発経験を経て、２０１５年よりＡＩ（機械学習）エンジニア。現職では、生命科学への貢献を目指し、画像解析技術を開発している。特許および国内外での学会発表多数
清水 祐一郎（シミズ ユウイチロウ）
株式会社ＮＴＴデータ経営研究所情報未来イノベーション本部先端技術戦略ユニット（シニアコンサルタント）。１９９０年大阪府高槻市生まれ。２０１５年東京大学総合文化広域科学専攻にて、学術修士号を取得。理学に関する幅広い知識を習得。２０１５年、ＰＨＣ株式会社に入社。Ｒ＆Ｄセンターにて、ＡＩの医療応用に関する新規事業企画を経験。２０１８年、ＰＨＣホールディングス株式会社に出向し、事業開発に従事。医療ＡＩを開発するスタートアップ企業や地域医療連携、個別化医療（ＰＨＲ）を実現するためのシステム開発会社との協業検討のプロジェクトに多数参画。２０１９年１０月より現職。現職では、民間企業と官公庁を相手に、ＡＩやロボット、脳科学といった先端技術の戦略コンサルティングを実施。また、前職の経験を活かし、ヘルスケアＩＴに関わる経営戦略策定のプロジェクトをリードするなど、ヘルスケアＩＴの市場調査や戦略策定に関わる業務にも従事。直近では、ＡＩを利用したコロナ対策に関連する多くのプロジェクトに参画し、コンサルティングを実施している
河野 健一（コウノ ケンイチ）
株式会社ｉＭｅｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ代表取締役ＣＥＯ。医師（脳神経外科専門医、脳血管内治療指導医、脳卒中専門医）。１９７３年東京生まれ。１９９６年東京大学理学部数学科卒、２００３年京都大学医学部卒、２０１９年グロービス経営大学院卒（ＭＢＡ）。脳神経外科医師として医療現場で１６年間勤務。現場で脳血管内手術の課題を感じ、「世界に安全な手術を届ける」という理念を掲げ、２０１９年に株式会社ｉＭｅｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓを設立し起業。くも膜下出血や脳梗塞に対する脳血管内治療のリアルタイム手術支援ＡＩを開発中。一方で現場を大切にするために医療現場での勤務も行っている
石井 大輔（イシイ ダイスケ）
株式会社キアラ（Ｋｉａｒａ Ｉｎｃ．）代表取締役。１９７５年岡山県生まれ。京都大学総合人間学部で数学（線形代数）を専攻。１９９８〜２００９年伊藤忠商事株式会社勤務。２０１６年機械学習研究会Ｔｅａｍ ＡＩを立ち上げ８，０００人のコミュニティメンバーを構築する。これまでに７００回ＡＩハッカソンイベントを実施。医療系ではＫａｇｇｌｅを使ったオープンデータハッカソンを主催し、キアラ社の顧客として画像認識・自然言語処理など医療系ＡＩスタートアップを数多く抱える。ＡＩ ＮＯＷ「人工知能業界著名人Ｔｗｉｔｔｅｒ１０選」に選出される。『ＴＨＥ ＦＲＯＧＭＡＮ ＳＨＯＷ Ａ．Ｉ．共存ラジオ好奇心家族』（ＴＢＳラジオ）レギュラー出演
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商品説明
ＡＩと医療に関わる昨今の社会状況やＡＩの医療応用に関する法律を解説。ＡＩが医療にどのように貢献しているかを、実際に事業化されている事例を中心に紹介。医療関連の画像を扱う技術や、電子カルテなど医療関連の自然言語や数値などの系列データを扱う技術など、開発に必要な技術を紹介。医療ＡＩの開発に使われる有名な公開データと提供元をリストアップし、データを扱う心構え、標準的な開発の流れまで踏み込む。医師かつ起業家の視点から、課題設定、データ収集、プロダクト開発、機器販売、知材や特許、チームや人材、資金調達やサポート機関など、医療ＡＩの事業化において役立つ情報が満載。韓国の医療ＡＩベンチャーであるＶＵＮＯ社とのインタビューと、日本が学ぶべき事柄を考察。
AI活用がもたらす医療技術の変革！
AI技術は病理学や医用工学、解剖学、神経科学、細胞生物学、
脳神経外科や内科学、眼科学、放射線医学、手術医学など、
基礎医学から臨床医学まで幅広い領域に浸透し始めています。
しかし、データの量や用途に応じて技術のラインナップの中から
適切な武器を選ぶ必要があるため、正しく活用するのは一苦労です。
さらにAIを医療機器としてリリースするためには、
資金調達、人材戦略、知財戦略などに抜かりがあってはいけません。
本書では、最新の事例、技術、法律と行政の取組みについて解説しており、
国内において医療AIをより活用できる1冊となっています。
【本書の概要】
・AIと医療に関わる昨今の社会状況やAIの医療応用に関する法律を解説
・AIが医療にどのように貢献しているかを、実際に事業化されている事例を中心に紹介
・医療関連の画像を扱う技術や、電子カルテなど医療関連の自然言語や数値などの系列データを扱う技術など、
開発に必要な技術を紹介
・医療AIの開発に使われる有名な公開データと提供元をリストアップし、データを扱う心構え、
標準的な開発の流れまで踏み込む
・医師かつ起業家の視点から、課題設定、データ収集、プロダクト開発、機器販売、知財や特許、
チームや人材、資金調達やサポート機関など、医療AIの事業化において役立つ情報が満載
・韓国の医療AIベンチャーであるVUNO社とのインタビューと、日本が学ぶべき事柄を考察
【本書の読者層】
・医療AIの開発に携わるエンジニア
・基礎知識として医療AIの基本事項を押さえておきたいエンジニア
・医療AIハード・ソフトウエアメーカやベンダーの企画、営業担当
・医師
【目次】
第1章 医療AI概論
第2章 医療AIの事例
第3章 医療AIの技術（1） 画像処理編
第4章 医療AIの技術（2） 系列データ編
第5章 医療AIデータの扱い方
第6章 医療AIの現場への応用
第7章 医療AIベンチャーVUNO社インタビュー
目次
第1章 医療AI概論
医療AIの昨今の状況を振り返る
医療に貢献するAIのアルゴリズム
医療AIを後押しする医療やヘルスケア業界の動き
医療データ収集のための医療情報の標準化
プログラム医療機器の開発および販売
世界と日本の医療を取り巻く市場環境
第2章 医療AIの事例
画像データへのAIの適用
電子カルテなどのテキストデータへのAIの適用
IoTやウェアラブルデバイスを用いた病気の予防や治療
病院や診療所以外の地域包括ケアを支える医療機関へのAIの適用
医療情報連携やデータ利活用を見据えた医療情報収集の取り組み
広がる医療AIの取り組み
第3章 医療AIの技術（1）画像処理編
医療画像処理でできること
デジタル医療画像の特殊性
前処理と特徴量抽出
機械学習を用いた画像分類の方法
機械学習や最適化を用いたセグメンテーションの方法
画質を良くするための画像再構成
さまざまな形状の物体検出
最適化や数理モデリングを用いて行う物体追跡
似た画像を探すための類似画像検索
医療画像処理のフリーソフトウェア
第4章 医療AI技術（2）系列データ編
医療自然言語処理でできること
自然言語処理の前処理
機械学習を用いた医療文章分類の方法
医療における対話の自動化
系列数値データのさまざまな回帰の方法
医療データの解析をやってみる
第5章 医療AIデータの扱い方
良質なデータが成長の鍵となる時代
新型コロナウイルス関連の公開データ
医療AIの開発に役立つ公開データの提供元
医療データを扱う心構え
CRISP-DMを構成する6フェーズ
第6章 医療AIの現場への応用
適切な医療課題を見付ける難しさ
良質な医療データの収集は難しいが、収集できればそれが強みになる
医療AIのプロダクト開発における注意点
医療機器の販売
知 ほか
商品詳細
- 出版社名
- 翔泳社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
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