先端技術の例について

先端技術の例について

先端技術は現在も進化し続けています。

イエロー先生
イエロー先生
最先端の技術の一部を紹介するよ〜

最先端の医療機器

【先端技術】最先端の医療機器

室温動作36チャンネル心磁図計

現在、心電図と言えば服を脱いでセンサーを取り付けて測定します。

しかし、室温動作36チャンネル心磁図計では高次元の磁界センサーを用いて心臓の神経に流れる電流を計測する仕組みのため服を着たまま計測ができます

実用化されれば健康診断などの時間短縮になるでしょう。

Da Vinci

内視鏡手術において人間特有の手振れなどを防止するロボットです。Da Vinciを使うことで精度の高い手術を行えるようになります。

すでに医療機関では使用を開始しており、新たな種類の開発も行われているため手術の成功率は上昇するでしょう。

・3Dプリンターによる人工心臓

現在3Dプリンターで人工心臓を作る研究が進められています。数年以内の実用化を目指して研究されており実現されれば心臓移植などの順番待ちが解消されるでしょう。

・Night Shift

Night Shiftは睡眠時無呼吸症候群を防止する医療機器です。

睡眠時にNight Shiftを首に巻くだけで、仰向けでの睡眠を検知すると振動して寝返りを促します。

Night Shiftには睡眠の質などを記録する機能がついており医師にデータを送信してアドバイスを受けることもできます。

睡眠時無呼吸症候群は死亡する場合もある病気なので普及することで睡眠時無呼吸症候群での死亡者を減らすことができるでしょう。

・FITGuard

FITGuardはスポーツにおける脳しんとうのリスクを軽減します

マウスピースとして口にはさんでおき振動を計測することで危険と判断した場合は医療スタッフなどに通知が送られます。

脳しんとうは死亡したり後遺症が残る可能性のある危険なケガなのでFITGuardが普及することでスポーツを安心して楽しむことができるようになるでしょう。

・スマホを利用した歯周病予防

スマホで自分の歯を撮影して、AIが歯茎の色や形を認識しデータを検証することで歯周病のリスクを判定します。

この技術が進歩すれば歯医者に行かずに歯周病を発見できるようになるかもしれません。

・走るほど空気を清浄化する自動車

【先端技術】走るほど空気を清浄化する自動車

トヨタ自動車の世界初の市販FCV新型「ミライ」は水素で走る燃料電池車です。

水素を燃料としているため、排出するものは水と空気だけで二酸化炭素は排出しません。

ミライは吸い込んだ空気を搭載されている2種類のフィルターで清浄化し吸い込む前よりきれいな空気を排出します。

走行中にどれだけ空気を清浄化したかを確認できる機能もあります。

AIの最新技術

【先端技術】AIの最新技術

現在AIはAI自身で学習しとても速い速度で成長しています。

AIが進歩することで私たちの生活が豊かになります。

イエロー先生
イエロー先生
最新AIの活用事例をいくつか紹介します!

・音声認識機能

音声認識とAIでカルテ作成の手間を省く診察支援システム「kanaVO」が開発された。

kanaVOはクラウドサービスで、診察時の医師と患者の会話を独自開発のAIを利用し、雑談を省いて必要な事項を取り出して要約文書を作成することができます。

医師はこれをコピーして電子カルテを作成します。

直近の数年間は新型コロナウイルスの影響でマスクをして生活することが当たり前になり音声認識で認識されなかったり、

間違って認識されることが多くなっていましたがkanaVOは文書化後に誤字脱字の確認の必要がなくなるようにマスク越しの早口でも精度の高い音声認識を可能としています。

医師は電子カルテ作成1日2時間以上かかると言われており、kanaVOの活用で医師の長時間労働問題が緩和されるでしょう。

・画像認識機能

富士通はマサチューセッツ工科大学と共同で角度や明るさなど撮影条件が学習データと異なる想定外のデータでも高精度で画像認識可能なAI技術を開発しました。

これまでのAIは学習したデータと撮影した画像の条件が大きく異なると認識精度が大幅に下がっていました。

しかし光の当たり方や角度などの条件が異なるデータを集めることは難しく精度の向上には限界があったためこのAIの開発は画期的です。

このAI技術の仕組みは、ニューロン反応の記録・分析し、対象の見え方と分類の反応から独自の指標を算出し、

その指標を活用し高精度の画像認識を実現し、世界一の画像認識という評価を得ました。

このAIを活用することで病気を正しく認識できるAIなどが実現できるかもしれません。

・自然言語処理機能

自然言語とは私たちが日常で使っている言語のことで、プログラミング言語などと異なりあいまいな表現が多いことが特徴です。

そのため最新AIでも完全には理解することはできません。

しかし現在はペーパーレスが進められ会議などもデータ化され全世界で発生するデータの量は爆発的に増えており、

そのデータを活用することでAIによる自然言語処理が完成できるかもしれません。

現在の技術でも単語などに対応することや選択肢を作って対応すること等は可能ですが、DX(デジタルトランスフォーメーション)社会を実現させるためには完璧な自然言語処理機能の開発が必要不可欠で、研究も急速に進んでいます。

大量のデータとAIの進歩で、完璧に自然言語を理解するAIがそう遠くない未来に誕生するかもしれません。

 

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