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次世代医療AI~生体信号を介した人とAIの融合~(計測・制御セレクションシリーズ 1)
藤原 幸一,
久保 孝富,
山川 俊貴,
伊藤 健史,
中野 高志,
吉本 潤一郎,
松尾 剛行,
藤田 卓仙,
桐山 瑶子
著
計測自動制御学会
編
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在庫状況
有り
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お届け予定日
3~4日
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価格
\4,180(税込)
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発行年月 |
2021年07月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
10p,257p |
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大きさ |
21cm |
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ジャンル |
和書/生命科学、医学、農学/基礎医学/生理学 |
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ISBN |
9784339033816 |
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商品コード |
1033272635 |
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NDC分類 |
491.3 |
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基本件名 |
生体工学 |
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本の性格 |
学術書/実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2021年07月3週 |
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商品URL | https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1033272635 |
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内容
本書は生体信号を活用する医療AIに焦点を当て,生体信号の生理学的メカニズムから各種の測定機器,生体信号を解析する機械学習技術までをも網羅することを目指しました。さらに,医療AI開発にあたり研究者,開発者が知っておくべきAIの法律面や倫理面,そして実用化または商用化を目指す際のハードルとなる薬事についても解説を加えました。
【本書の構成】
1章で医療AIを概説後,2章では,生体信号発生のメカニズムに関わる生体の構造や機能についてその概要を述べます。われわれの身体がどのように成り立ち,制御されているか,外部の情報をセンシングしているかを理解しておくことは生体信号を解釈する上で必須です。
3章では,代表的な生体計測方法を紹介します。生体信号を測定するための装置の原理や特徴を理解しておくことは,正しい測定を行う上で必須です。生体信号は一般にS/N比の低いノイズだらけの信号であることが多く,例えばEEGは,被験者の体動やまばたきでも大きなアーチファクトが混入してしまいます。そのため,できるだけ正しい測定を行い,質の高い生体信号を記録しておくことが,生体信号を活用する医療AI開発の最初の壁となります。
4章では,生体信号処理の前処理手法を解説します。生体信号は一般にノイズまみれの信号です。そのため,ノイズまみれの信号からいかに欲しい情報を取り出すかが重要で,目的に応じて様々な統計的手法が活用されます。
生体信号から目的とする信号を前処理によって取り出したら,ようやく機械学習によるAI の学習です。5章では,古典的な回帰・識別から深層学習まで,医療AI開発に用いられる機械学習手法について幅広く触れます。
6章では,実際にAI開発に利用される生体信号とその活用例を,臨床例を含めて紹介します。本章を読むと,生体信号を用いるAIがいかに臨床と深く結び付いているかがわかるでしょう。逆にいえば,工学系の研究者にとって,いかに臨床現場に入り込むかが医療AI開発の鍵となることが理解できるはずです。
生体信号を活用する医療AIは発展途上の分野であり,実用化にはまだ時間がかかると思われるものも多いですが,いくつかすでに実用化・商用化されている製品もあります。7章では,そのような例を紹介し,今後の医療AI開発の展望を述べます。
最後の8章は,医療AIに関わる法律や倫理,薬事についての話です。医療AI開発はさまざまな面で社会と深い関わりがあり,いかに良い技術であっても,これらを無視して開発することはできません。法律面においては,医師法のみならず,個人情報保護や製造物責任などの問題があります。また,法律的には問題がなくても,倫理的に社会に受け入れてもらえない場合も想定されます。なにがどこまで許容されるのかは,医療AI開発においてつねに念頭に置いて考えるべき事柄です。また,そもそも開発しようとしているAIが,医療機器に該当するのかしないのかを考えなければ開発に着手することすらできません。8章では,法律や倫理に詳しくない開発者,研究者に向けて,これらの平易な解説を試みました。