—臨床検査のためのAI入門—ビッグデータ処理技術

Point

●ビッグデータ解析により医療分野では診断支援や治療最適化などの可能性が広がっており，人工知能（AI）の応用が医療分野で大きな影響をもたらしている．

●AIの発展には多様なデータの利用，倫理的・法的な配慮，透明性，教師あり・教師なし学習の統合，持続的な学習，熟練者の協力が必要である．これらの要点をバランスよく推進し，信頼性のあるAI技術の展開を目指す必要がある．

●データ解析の手法としてクラスタリングとクラシフィケーションがあり，クラスタリングは類似性に基づくグループ分け，クラシフィケーションはデータの分類を担当する．

●ビッグデータ解析ではデータサイズや処理速度の課題がある．サンプリングや次元の縮約，分散処理，ハードウエア活用などの手法を用いて，大規模なデータ解析を効果的に行う必要がある．

●AIや機械学習の特性を理解した，各分野の専門家の育成が不可欠である．