これだけでわかる! 医療AI

出版社: 中外医学社
著者:
発行日: 2021-04-20
分野: 医学一般  >  医学情報学
ISBN: 9784498048928
電子書籍版: 2021-04-20 (1版1刷)
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商品紹介

進化が著しい医療AIはもはや,興味の有る無しに関係なく,全ての医療者が理解しておくべきツールである.本書は,AIにどう取り組めばいいのか分からない初学者に向けて,基本的な知識から実際の活用法までを平易に解説した.特にAIの有用性が期待されている画像診断の分野を多く取り上げることで,実現場での使用をより具体的にイメージできるようにした.漠然とした知識がすっきり整理され,実用に繋がるバイブルである.

目次

  • I.医療AI入門 
     1.人工知能(AI)の基礎
     2.データサイエンスの基礎
     3.ディープラーニングの基礎
     4.AI医療活用
     5.画像診断への応用

    II. AI臨床応用:画像を中心に 
     1.乳房画像のAI診断
     2.胸部画像に対するAI診断
     3.脳動脈瘤のAI診断
     4.AI超音波画像検査
     5.AI内視鏡検査
     6.眼底写真のAI診断
     7.病理画像のAI診断
     8.新型コロナウイルスのAI診断

    III.医療AI周辺 
     1.AIホスピタル
     2.日本医師会におけるAIの取り組みについて
     3.ゲノム・エピゲノム解析─AI技術を利用した肺がんのマルチオミックス解析
     4.介護と看護におけるAI
     5.機械学習を取り込んで進展する次世代の医学研究
     6.医療の可能性を切り拓くクラウドとAI
     7.画像診断支援AIと個人情報,セキュリティ,倫理
     8.企業におけるAI機器の推進
     9.AIの薬事承認

この書籍の参考文献

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本参考文献は電子書籍掲載内容を元にしております。

I. 医療AI入門

P.9 掲載の参考文献
P.17 掲載の参考文献
3) 濱田悦生, 狩野裕. データサイエンスの基礎. 東京 : 講談社 ; 2019.
5) Conway D. The Data Science Venn Diagram. http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram, 2013.
6) Bailey B. A Modification of Drew Conway's Data Science Venn Diagram. https://towardsdatascience.com/a-modification-of-drew-conways-data-science-venndiagram-d5ba93037e1a, 2017.
7) 松井秀俊, 小泉和之. 統計モデルと推測. 東京 : 講談社サイエンティフィック ; 2019.
8) AMED医療機器・ヘルスケアプロジェクト. https://www.amed.go.jp/program/list/index02.html
9) Manyika J. Big data : The next frontier for innovation, competition, and productivity. http://www.mckinsey.com/Insights/MGI/Research/Technology_and_Innovation/Big_data_The_next_frontier_for_innovation, 2011.
10) 文部科学省. 「大学の数理・データサイエンス教育強化方策について」の公表について. https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/koutou/080/gaiyou/1380788.htm, 2016.
P.29 掲載の参考文献
3) Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Adv Neural Inf Process Syst. 2012 : 2012 ; 1097-105.
7) Goodfellow IJ, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets. Adv Neural Inf Process Syst. 2014 ; 3 : 2672-80.
8) Radford A, Metz L, Chintala S. Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks. 4th Int Conf Learn Represent ICLR 2016. Conf Track Proc. 2016 ; 1-16.
P.37 掲載の参考文献
2) 黒田知宏. 近未来の医療の姿. ソーシャルホスピタル. In : 高橋優三, 編著. 人工知能時代の医療と医学教育. 東京 : 篠原出版新社 ; 2016 p. 3-4.
3) 保健医療分野AI開発加速コンソーシアム. https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/otherkousei_408914_00001.html
P.50 掲載の参考文献
1) https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ
4) 藤田広志, 監修, 編集. <2020-2021年版> 医用画像ディープラーニング-基礎・応用・事例-. 東京 : オーム社 ; 2020.
5) 山下隆義. イラストで学ぶディープラーニング. 改訂第2版, 東京 : 講談社 ; 2018.
11) https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC
13) https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/
16) 藤田広志, 監修, 有村秀孝, 諸岡健一, 編. 医療AIとディープラーニングシリーズ 放射線治療AIと外科治療AI. 東京 : オーム社 ; 2020.
17) 理化学研究所ホームページより. がんの未知なる特徴をAIが発見-がんの画像から, 再発に関わる新たな知識を自力で獲得-. https://www.riken.jp/press/2019/20191218_2/index.html

II. AI 臨床応用 : 画像を中心に

P.64 掲載の参考文献
P.71 掲載の参考文献
1) 経済産業省/国立研究開発法人日本医療研究開発機構. コンピュータ診断支援装置の性能評価 開発ガイドライン 2015.
6) 胸部X線画像から「肺がん」が疑われる肺結節候補域を検出する, 医用画像解析ソフトウェアEIRL Chest Noduleを発売. 深層学習を活用した医療機器プログラムとして, 医療機器製造販売承認を取得. https://lpixel.net/news/press-release/2020/10089/
10) CT検査におけるAIを活用した類似症例検索技術を開発. https://pr.fujitsu.com/jp/news/2017/06/23.html (2020/06/30 アクセス)
11) AIプラットフォーム「SYNAPSE SAI viewer」向けアプリケーション「肺結節検出機能」新発売 医師の所見文作成を支援する「肺結節性状分析機能」も同時に提供開始 https://www.fujifilm.com/jp/ja/news/list/4963 (2020/06/30 アクセス)
P.81 掲載の参考文献
2) 井川房夫, 知久正明, 北村直幸, 他. 脳ドックにおける読影 : 臨床編. 5) 脳動脈瘤. 脳神経外科速報. 2019 ; 29 : 734-9.
5) Gibbs GF, Huston J 3rd, Bernstein MA, et al. Improved image quality of intracranial aneurysms : 3.0-t versus 1.5-t time-of-flight MR angiography. AJNR Am J Neuroradiol. 2004 ; 25 : 84-7.
7) Li MH, Li YD, Gu BX, et al. Accurate diagnosis of small cerebral aneurysms </=5 mm in diameter with 3.0-t MR angiography. Radiology. 2014 ; 271 : 553-60.
14) 北村直幸. 次代の社会インフラを目指して 遠隔画像診断システム「lookrec」の開発. 映像情報Medical. 2018 ; 50 : 33-6.
P.90 掲載の参考文献
4) 日本超音波検査学会. アンケート「超音波検査の現状について」結果報告とまとめ. 2010. http://www.jss.org/committee/standard/doc/05_enquete.pdf
P.98 掲載の参考文献
P.108 掲載の参考文献
P.118 掲載の参考文献
1) 厚生労働省. 次世代医療機器評価指標の公表について. https://www.mhlw.go.jp/web/t_doc?dataId=00tc4315&dataType=1&pageNo=1
P.134 掲載の参考文献
1) 日本医学放射線学会. コロナウイルス感染症 (Coronavirus disease 2019) に関する画像情報 (No2). 2020年2月21日掲載.
2) 日本放射線科専門医会・医会. 2019 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) における肺病変のCT所見について. 2020年2月28日掲載.
4) 日本放射線科専門医会・医会. 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) に対する胸部CT検査の指針 (Ver.1.0) の発表. 2020年4月20日掲載.
5) Statement "The Role of Chest Imaging in Patient Management during the COVID-19 Pandemic : A Multinational Consensus Statement from the Fleischner Society" 2020. 4. 9
11) PMDA. 肺炎の画像診断支援プログラムの承認について (株式会社 CES デカルト申請品目) 審査概要.

III. 医療AI周辺

P.143 掲載の参考文献
1) 総務省統計局. 「日本の統計 2020」第2章. 人口・世帯. 2020.
2) 秋下雅弘, 他. 高齢者に対する適切な医療提供の指針. 日老医誌. 2014 ; 51 : 89-96.
3) 帝国データバンク. 医療機関の倒産動向調査. 2019.
4) 厚生労働省. 医療施設調査. 2019.
5) デロイトトーマツ ヘルスケアICTに関する各国の概況と動向. https://www2.deloitte.com/jp/ja.html
6) AI In Medical Diagnosis, Business Insider Intelligence, Aug, 2019.
7) 内閣府. 日本医師会 医薬基盤・健康・栄養研究所共同発表. http://www.med.or.jp/nichiionline/article/009398.html
P.161 掲載の参考文献
9) Fan D, Ren B, Yang X, et al. Upregulation of miR-501-5p Activates the wnt/β-catenin signaling pathway and enhances stem cell-like phenotype in gastric cancer. J Exp Clin Cancer Res. 2016 ; 15 : 177.
10) Peng Y, Zhang X, Feng X, et al. The crosstalk between microRNAs and the Wnt/β-catenin signaling pathway in cancer. Oncotarget. 2017 ; 8 : 14089-06.
12) Abid A, Balin MF, Zou J. Concrete autoencoders for differentiable feature selection and reconstruction. arXiv : 1901.09346.
P.171 掲載の参考文献
1) 森口真由美. 音声入力とAIを活用した看護記録業務の短縮と質の向上. 看護管理. 2020 ; 30 : 354-7.
2) 林谷昌洋, 大野友嗣, 久保雅洋. 容体変化予兆検知技術による早期退院支援の取り組み. NEC技報. 2019 ; 72 : 67-70.
4) https://robotstart.info/2018/12/11/aeolus-robot-spec.html
5) 柴田崇徳. メンタルコミットロボット「パロ」の開発と普及 認知症等の非薬物療法のイノベーション. 情報管理. 2017. 60 : 217-28.
6) 柴田崇徳. 神経学的セラピー用アザラシ型ロボット・「パロ」による非薬物療法. 認知症の最新医療. 2019 ; 9 : 27-31.
P.196 掲載の参考文献
1) 厚生労働省医政局医事課長. 人工知能 (AI) を用いた診断, 治療等の支援を行うプログラムの利用と医師法第17条の規定との関係について. 平成30年12月19日医政医発1219第1号.
2) 寺田麻佑. 社会規範と法. In : 稲正樹, 他編. 法学入門. 東京 : 北樹出版 ; 2019. p.44-59.
3) 樋口範雄. 倫理と法. In : 日本医師会, 編. 医の倫理の基礎知識 2018年版. 2018.
4) 板倉陽一郎. 「AI 時代の個人情報保護」法の支配. 2020 ; 197 ; 127.
P.212 掲載の参考文献
1) 厚生労働省医薬・生活衛生局医療機器・再生医療等製品担当参事官室事務連絡. 医療機器プログラムの承認申請に関するガイダンス. 平成28年3月31日.
3) 人工知能分野を活用した医用画像診断支援システムに関する評価指標案.
4) 医薬品, 医療機器等の品質, 有効性及び安全性の確保等に関する法律等の一部を改正する法律 (令和元年法律 第63号).
5) 厚生労働省医薬・生活衛生局医薬品審査管理課, 医療機器審査管理課事務連絡・新型コロナウイルス感染症の発生に伴う当面の医薬品, 医療機器, 体外診断用医薬品及び再生医療等製品の認審査に関する取扱いについて. 令和2年4月13日.

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