内容紹介
Summary
With the development and diversification of medical care, the importance of precision medicine, which selects a suitable treatment for the individual patient from a huge number of options, is increasing. It is often difficult to explain multifactorial diseases such as cancer and chronic inflammatory diseases by a single hypothesis. In such case, a data—driven approach is essential to construct individualized models based on comprehensive observation of the target disease. The data—driven approach utilizes artificial intelligence to extract, predict, and classify patterns of data, considering different types of variables and complex dependencies between variables. In this paper, we introduce the basic idea, typical methods, and application examples of artificial intelligence and its core technology, machine learning. We would like to discuss a new framework of medical research toward the next generation medicine, while reviewing how machine learning is used in precise prediction and data—driven redefinition of diseases.
要旨
近年,医療の高度化,多様化を背景として,膨大な選択肢から患者個人に合った治療法を選択する精密医療の重要性が高まっている。がんや慢性炎症性疾患などの多因子疾患は単一の仮説によって説明することが困難であることが多く,疾患に関連する多数の生体パラメータ(血液検査,身体情報,画像,ゲノムなど)を網羅的に計測して,データに基づく疾患の分類と個別予測を行うデータ駆動型アプローチが重要となる。データ駆動型アプローチでは様々な種類の変数や変数間の複雑な依存関係を考慮しながらデータのパターンを抽出し,予測,分類を行うために人工知能が用いられる。本稿では,人工知能およびその中心技術である機械学習の基本的な考え方,代表的な手法および適用事例について紹介する。高精度予測とデータに基づく疾患の再定義において,どのように機械学習が使われているのかを概観しながら次世代の医療に向けた新しい医学研究の枠組みを議論する。
目次
With the development and diversification of medical care, the importance of precision medicine, which selects a suitable treatment for the individual patient from a huge number of options, is increasing. It is often difficult to explain multifactorial diseases such as cancer and chronic inflammatory diseases by a single hypothesis. In such case, a data—driven approach is essential to construct individualized models based on comprehensive observation of the target disease. The data—driven approach utilizes artificial intelligence to extract, predict, and classify patterns of data, considering different types of variables and complex dependencies between variables. In this paper, we introduce the basic idea, typical methods, and application examples of artificial intelligence and its core technology, machine learning. We would like to discuss a new framework of medical research toward the next generation medicine, while reviewing how machine learning is used in precise prediction and data—driven redefinition of diseases.
要旨
近年,医療の高度化,多様化を背景として,膨大な選択肢から患者個人に合った治療法を選択する精密医療の重要性が高まっている。がんや慢性炎症性疾患などの多因子疾患は単一の仮説によって説明することが困難であることが多く,疾患に関連する多数の生体パラメータ(血液検査,身体情報,画像,ゲノムなど)を網羅的に計測して,データに基づく疾患の分類と個別予測を行うデータ駆動型アプローチが重要となる。データ駆動型アプローチでは様々な種類の変数や変数間の複雑な依存関係を考慮しながらデータのパターンを抽出し,予測,分類を行うために人工知能が用いられる。本稿では,人工知能およびその中心技術である機械学習の基本的な考え方,代表的な手法および適用事例について紹介する。高精度予測とデータに基づく疾患の再定義において,どのように機械学習が使われているのかを概観しながら次世代の医療に向けた新しい医学研究の枠組みを議論する。