あと 入院でもいろんな幅の患者さんを…いろんな病気の患者さんを診てそれで診療してよくなるまで治療するし逆にそういった専門の先生が必要だったらタイムリーに紹介をしていくっていう感じの科です。 僕らの病院だったら内科外来の患者さんのが総合内科で診てますしこちらお医者さんが見るものなんですけどもその内容っていうのが こういった形で…。
この問診の質問はどういうふうに作ってるんですか？基本的にはベイジアンネットワークという統計学的な手法があるんですけども…。 例えば 鼻水でも 医者の頭の中にはアレルギー性鼻炎 まあ 要は花粉症なのか 風邪なのかとか副鼻腔炎なのか 蓄のう症なのか頭の中で考えてるんですね。
画像から分析できるのは 糖尿病網膜症。 しかし 糖尿病によって 血糖値が高いまま長期間過ごしてしまうと網膜の血管が損傷。 網膜剥離が起き 視力低下更には失明するおそれもあります。 それで 例えば 糖尿病性網膜症って日本で視力失う原因の２番目なんですよ。 即座に 異常を持つ網膜写真を判定。 糖尿病が 局所の網膜に現れるように連動しています。
学習データが増えるとアップデートできるんだけどでも医療機器としてアップデートしていいのっていうのはこれまた重要な問題でやっぱり 法律も含めてソートは ちゃんと議論して固めないといけないっていうことですよね。 僕 思うのが やっぱり 日本みたいに高度に医療が進んでる国っていうのは世界各国の中では やっぱり医療にアクセスできない人っていうのもたくさんおられて…。
画像分析同様 ある人の情報がどの余命ゾーンに入るのかモデルに当てはめて分析するという仕組みです。 最も適切な太さのモデルを作るにはこの目的関数での最小値 谷底にいかに到達するかを考えます。 近親者の病歴 薬剤反応性更には白血球の数など情報は複雑に絡み合っています。 素早く谷底に到達するためにはどんなコースを取ればいいでしょうか？深く早い学習が可能になったのです。