医療情報技師過去問アプリ

  1限目は引き続き医療情報技師過去問アプリの作成を行った。
今回でわかったこととしては、<ol></ol>で囲ってリスト項目で問題番号をつけられることです。また、発展問題でみんなつまづいていたと思われる。解答を選択するボタンをつけるところまではできていたが正解不正解のメッセージボックスの出力が出来ず苦戦した。
2限目は「Deep Learning 入門」という題材の論文を黙読した。Deep Learningというものは人工知能の数多くの挫折から生み出されたものであるということがわかった。この論文では人工知能の挫折の歴史を知ることができた。また、「機械学習」と「Deep Learning」の違いについては特徴を与えないといけないものと自分で学習するものであることがわかった。
 その後はみんなで感想を言い合い、疑問に思ったこと等は先生に質問をし、説明をしていただいた。最初の頃とは機械学習の印象がだんだんと変わってきたと実感しています。

小野　潔：Deep Learning 入門．INTEC TECHNICAL JOURNAL, 17, 28-35, 2016.

医療情報技師過去問アプリ

一限は前回に引き続きき、医療情報技師過去問アプリの作成を行いました。なかなかプログラムを理解することができず、作成に苦戦していました。ajaxや道路交通標識アプリの中身がどのような構造になっているのか更に学んでいく必要があると思いました。

二限は注目する「機械学習技術の紹介」という論文を黙読しました。AIは人工知能、機械学習、深層学習と順にAIブームとして発達していったことや、「教師あり学習」、「教師なし学習」などAIについて学ぶことができました。その後質疑応答に入り、各々の疑問や感想を先生に投げかけました。

塩入健：注目する機械学習技術の紹介，アンリツテクニカル No.94 Mar.2019

応用問題

今日は今まで習ったことの応用として医療情報技師過去問アプリ作成を行った。
資料を見てもわからないことが多く完成できなかった。簡単な手順などをメモしておけばよいと思った。次回には理解できるようにしたい。
また卒論発表会の感想をみんなで言い合って、今後どんな研究をしたいかを話し合った。先生が言っていた翻訳アプリをやってみたいと思った。

道路標識

今日は前回に引き続き道路標識アプリをした。資料にあるプログラムとは違ったプログラムで試して機能するのかの確認をした。Ajaxでサーバ上のデータをスマホに取得する技術を学んだ。

2限は総務省が出している情報通信白書を読んだ。

人工知能（AI）の現状と未来 - 総務省(H28 情報通信白書)

道路標識アプリ

1限目は前回の続きの道路標識スマホアプリを作成しました。チュートリアルp13のプログラムではMonacaの中にあるJSONデータを取得していましたが、スマホで外部サーバーからJSONデータを取得するために$.getJSONから$.Ajaxの構文に変更しました。

2限目は「AI医療の可能性と課題」を読みました。深層学習は人間が分析することが困難なデータを分析し特徴を抽出することができます。腫瘍画像からがん特有の特徴を抽出できるようになるなど、医師の負担を減らすだけでなく疲労などによる診断エラーを減らすことが可能になるので非常に心強く感じました。課題としては正しい結果がだせるようにデータの量と質が準備できているか、正しいラベルを付けられることが求められています。また、深層学習が特徴を予測できても、なぜそうなったかを医師が患者に説明することが難しいので、人間に理解しやすい深層学習技術の開発が行われています。

太田信行：AI医療の可能性と課題．ファルマシア, 54(9), 2018. https://www.jstage.jst.go.jp/article/faruawpsj/54/9/54_843/_pdf/-char/ja