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
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を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。
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しています。また導入の背景にも触れているので、新たな医療AI の製品を企画する際の助けにもなります。
画像処理、特徴量抽出、画像分類、自然言語処理など、医療AI の開発に必要な技術を紹介しています
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、データの作り方、標準的な医療AI における開発の流れまで踏み込んでいます。
医療AI ならではの7つの課題について紹介します。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について網羅しており、医療AI の事業化において役立つ情報満載です。
韓国において成長著しい医療AIベンチャーVUNO社は、2021 年2 月に新規株式公開を行うことが明らかになり、世界の医療AI 企業の試金石になるような勢いがあります。VUNO社とのインタビュは日本における医療AIの普及に向けて多くの示唆をもたらしています。
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4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
知財・特許
チーム・人材
資金調達・サポート機関
第7章 医療AIベンチャーVUNO社インタビュー
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