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인공지능으로 암세포를 진단하기 위한 연구가 진행중입니다. 현재 인공지능이 가장 잘하는 분야 중 하나는 화상 해석입니다. 정상적인 세포를 촬용한 많은 표본 화상을 이용해서, 먼저 인공지능이 표본 화상의 색과 모양 등의 특징을 독자적으로 수치화 합니다 그렇게 얻은 '특징량'을 좌표축으로 해서 공간상에 각 화상을 배치해 나가면, 정상적인 세포를 찍은 화상은 곧 정리가 됩니다. 이러한 특징량은 300개 이상을 사용합니다. 그후 암세포와 정상인 세포를 촬영한 표본 화상에 대해 특징을 수치화해서 각각 같은 공간에 배치해 보면, 암세포를 포함한 화상은 정상적인 세포를 정리한 것에서 벗어나 배치됩니다. 정상적인 세포를 정리한 그룹과의 차이는 암세포일 가능성을 나타냅니다. 일본 산업기술종합연구소에서 병리진단을 인공지능에..

의약품 개발에 있어서 인공지능은 어떤 진보를 이룰 수 있을까요? 일본은 세계에서도 얼마되지 않는 신약 개발 능력을 가진 나라지만 회사의 규모가 서양에 비해서는 작기 때문에 연구 개발에 대한 투자를 늘릴 여력이 적은 것도 사실입니다. 신약 개발은 기초 연구부터 시작해서 임상, 승인 신청, 승인 취득을 거쳐서 상용화되기 까지 오랜 시간이 걸립니다. 그 과정 중에 생각치 못한 독성이나 효과가 생각만큼 나타나지 못해서 개발이 중지되면 회사는 큰 손해를 입게 됩니다. 이러한 위험을 줄이고 효과적으로 개발을 하기 위해 인공지능의 활용이 기대됩니다. 한 추정 계산으로는 인공지능을 활용하면 개발 기간이 4년 단축될 수 있고, 개발비를 업계전체에서 12조원 정도를 줄일 수 있다고 합니다. 의약품 개발의 단계적인 진보는 ..

AI(인공지능)은 보건의료분야에서 어떤 성과를 낼 수 있을까요? 2017년 일본 후생노동성은 인공지능를 둘러싸고 있는 현황과 예측을 보고했습니다. 인공지능으로 의료분야에서 중점적으로 추진하는 영역은 다음과 같습니다. 첫번째, 게놈 의료. 두번째, 영상 진단 지원. 세번째, 진단 치료 지원. 네번째, 의약품 개발. 다섯번째, 간호, 치매. 여섯번째, 수술 지원 입니다. 이제 차례로 각 영역의 현황과 미래를 살펴보겠습니다. 게놈이란 생물의 세포 안에 있는 모든 유전 정보, 즉 유전체입니다. 이 정보는 DNA 염기 배열로 기록되어 있고, 그 수는 약 30억 염기쌍이나 됩니다. 이러한 DNA의 데이터를 해석하고 처리하는 것은 수작업으로는 불가능하기 때문에 인공지능의 활용이 필요합니다. 사람마다 염기 서열은 다르..

IoT란 Internet of Things의 줄임말 입니다. 최근 다양한 매체에서 다루고 있는 '사물인터넷'이 바로 그것입니다. 간단하게 설명하자면 인터넷에 우리의 사무, 일상 공간에 기기들에 접속시켜서 정보를 상호 교환하여 자동화, 효율화를 이루는 것입니다. 사물인터넷으로 우리 생활에서 우선적으로 경험하게 될 변화는 다음과 같습니다. 첫번째, 건강과 관련된 사물 인터넷입니다. 인간의 가장 기본적인 걱정은 건강 관련 문제일 것입니다. 환경 변화에 따른 새로운 병이나 연구중인 몇몇 희귀병은 제외하고 현재 알려져있는 거의 모든 병은 초기에 알 수만 있다면 거의 100%에 가까운 완치율을 보일만큼 의학은 진보된 상태입니다. 문제는 자신의 현재 상태를 계속 측정할 수 있느냐 하는 것입니다. 사물 인터넷은 이러한..