人工知能がDRジェネラルに:データベースに患者を照らし原因を探る技術

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質問力
 

自動車を運転していて眠気に襲われたたら、
まずはガムをかみますよね。

それでもダメだったら声を出します(自分しか社内にいないのに)。

それから、歌をうたったり、ぶつぶつと独り言を言ってみたりして
、睡魔を避けるんです。

助手に誰かがいてくれたら話し相手になって、
眠気も吹き飛ばせるかもしれないのに、
と思ったときに人工知能(AI)が脳裏をよぎったのです。

話し相手になってくれるAIがカーナビのように
搭載されていれば、、、、、これはひと儲けできるぞ、と。

最近発売された家庭用の小型ロボットにAIが搭載されていて、
学習機能が備わっています。

話しかけたりするうちに少しずつ自己学習して受け答えが向上するらしいのです。

ロボットに搭載された人工知能のイメージは、
まず言われたことを理解して、
データベースの選択肢のなかから答えを選んで反応するというイメージです。

「今日の天気は?」ロボットは自分のいる位置と、
天気予報とを結びつけて、回答するわけですね。

そのAIに質問する力を上乗せできたらどれだけ役立つだろうか、
とイメージが膨らむのです。 

 

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さんまさんの実力に匹敵
 

お笑い番組の司会がつとまるくらの質問力を備えるには、
人工知能はどれくらい学習しなければならないか?

最初に思いつくのが、機転とヒラメキ。機転を利かせて、
話を面白い方向に誘導していく力です。

それが無ければお笑い番組のMCは勤まらないですもの。

会話の連続性を保ちつつ、
意外な方向へと誘導する機転が視聴者を釘付けにする技ですね。

それと、その場を盛り上げる雰囲気作り。

これをAIに持たせるにはどんなプログラミングが必要なのでしようか?

この「機転」と「雰囲気作り」がコンピューターとしてどのくらい対応できるか、
ワタシのような素人にはわからない部分なのです。

 

ドクタージェネラルや精神科医
 

 

コンピューターがもっとも得意とするのがデータの蓄積。

これを最大限活用しようとおもったら、
こんな光景はいかがでしょうか?

総合病院の初診。

観葉植物や絵画、それに重厚なソファーのある問診室。

お茶と簡単なお菓子が出され、
相手をするのはラフな私服の若いスタッフ。

事前に記載しておいてもらった問診票にそって
さまざまな質問をフランクに確認していく。

あくまでも礼儀をわきまえた応対と丁寧な言葉使いで、
嫌な感じはいっさい感じさせない。

総合病院を受診しょうと思ったきっかけから、
最近の容態までをゆっくりと確認していく。

問診室の観葉植物に隠れて設置された
CCDカメラが患者の様子をとらえる。

ホストコンピュータに蓄積されたデータと、
患者の言動が比較対照され、徐々に疾患の原因が絞り込まれていく。

と、同時に問診から得られないデータを取る為の検査がモニター上に現われる。 

 

 

 

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更なる進化によって
 

もっと進化してゆけば患者のうったえかけの激しさや、
思わぬところでの躊躇、言葉に出ない内面的な混乱。

それらがカメラ解析される。

声のトーンも感情を反映している。

全てがヒントとなって、
どんな疾患が隠れているかを追い詰めていく。

メンタル面での疾患なら病名をあえて決めてかからず、
複数の候補のままで薬物投与を始め、
薬の聞き具合から病名を確定する作戦も取れる。

そこには圧倒的な疾患データ量と、
複数の薬剤の組み合わせと、
患者の反応という、
とても人間では潰しきれない可能性を一つ一つ抑えてゆく作業が発生する。

それも、可能性の高いものから順に進められるようになる。 

 

さんまさんAIとドクターAI
 

さんまAIとドクターAIの共通点は、
大量の情報をストックするデータベースと、
インプットされた事象とを高速で照合するプロセッサー。

更に照合の結果からなにをアウトプットすべきかの判断。

だが、中身が違う。

データベースに保有する情報と照合される情報は、
お笑いと医学では全く異なっている。

医学分野とお笑い分野という二つのAIを分けて構築しなければ機転が利かなくなる。

結局のところプロセッサー処理のスピードが蓄積されたデータ量に比例して上がらない限り機転は期待できない。

思わぬところから問題解決の糸口を見い出す人間の持つヒラメキにはたどりつけないのだろう。

 

 

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