出典: JDテクノロジー
著者は、ヘルスケア業界における最先端技術の探求と応用に尽力するインターネットヘルスケアサービスチームに所属しています。現在、彼らは医療対話、遠隔医療、そして医用画像診断に注力しており、これらが医師と患者にとってより良いヘルスケアサービスをもたらすと考えています。
OpenAIは先日、公式ウェブサイトで大規模マルチモーダルモデル「GPT-4」のリリースを発表しました。これは、現時点で最高のマルチモーダルモデルとなる可能性があります。主なアップデートは以下の通りです。 1. 論理的分析スキルがより包括的になり、「受験」能力が大幅に向上します。 2.画像認識スキルがあれば、より多様なコミュニケーションが可能になります。 3. 回答がより整理され、理解がより正確になります。 4. 創造性が大幅に向上し、より包括的な作成が可能になります。ダブルクリックしてブロックを編集し、コンテンツを参照します。
最近、世界的に人気のChatGPTは、人間とコンピュータのインタラクションに対する人々の認識を一変させました。その高い柔軟性と適応性は、様々な業界への容易な適用を可能にし、多くの業界変革を引き起こしています。ChatGPTの登場は、現在のインターネット環境を急速に変化させており、「AIGC」「人工知能」「検索エンジン」といったトピックが急速にホットな話題となっています。多くのインターネット企業は、次なる技術の爆発的な発展を見据え、AI産業への展開を加速させています。この記事は大きく分けて2つのパートに分かれています。第1部では、注目の最先端技術を概観し、主にその応用シナリオについて解説します。第2部では、医療技術の最前線に焦点を当て、医療業界における既存および潜在的な応用について概説します。 ChatGPTは、テキストまたは音声入力に応答し、人間のような質疑応答と対話機能を備えたチャットアプリケーションです。また、テキスト生成、インテリジェントな顧客サービス、検索最適化、コード開発にも対応しています。 ChatGPTは、OpenAIによって開発・訓練された強力な自然言語処理（NLP）技術である大規模言語モデルです。ディープラーニング技術を用いて、膨大なテキストコーパスから自然言語処理と意味理解を学習し、様々な質問に答えたり、記事を生成したり、言語を翻訳したりするなど、様々なタスクを実行できます。 図1. ChatGPTの機能 ChatGPTの学習データには、Wikipediaのエントリ、ニュース記事、小説、ブログ、フォーラム投稿など、インターネット上の膨大な量のテキストが含まれています。学習アルゴリズムは、最先端の自然言語処理技術の一つであるTransformerモデルアーキテクチャを採用しており、大量のテキストデータから学習することで、与えられた入力に続く単語や文を予測します。従来のルールベースやテンプレートベースの対話システムとは異なり、ChatGPTは高い柔軟性と適応性を備えており、対話の具体的な文脈に基づいて適切な応答を生成します。さらに、コーパスの規模を拡大することで、ChatGPTの精度と性能をさらに向上させることができます。さらに、OpenAIはChatGPTよりもさらに強力なシステムであるGPT-4を構築しており、画像やテキストの生成も可能です。 図2. ChatGPTユーザーインターフェース ChatGPT は、その強力な機能により、インテリジェントな顧客サービス、スマート ホーム、機械翻訳、感情分析、自動要約、テキスト生成など、さまざまな分野に応用されています。
簡単に言えば、生成AIはAI技術を用いてコンテンツを生成します。ここでの「生成」と「コンテンツ」はより広い概念です。生成されるオブジェクトには、画像、テキスト、音声といった一般的な明示的なコンテンツだけでなく、戦略、プロット、学習データといった内部的な論理的なコンテンツも含まれます。 AIGC（AI生成コンテンツ）、別名ジェネレーティブAIは、敵対的生成ネットワーク（GAN）、大規模事前学習済みモデル、その他の手法に基づく人工知能技術を指します。新しいデータ、テキスト、画像、音声、動画コンテンツを自動生成できます。ディープラーニング、自然言語処理、ニューラルネットワーク技術を基盤とし、既存のデータからパターンやルールを学習して新しいデータを生成します。ジェネレーティブAIは人間の創造性と想像力を幅広くシミュレートできるため、多くの分野でますます重要な役割を果たしています。生成 AI は、次のようなさまざまな分野で幅広く応用されています。 1. テキスト生成：ニュース記事、小説、詩、物語の筋書きなどのテキストコンテンツを生成できます。 2. 画像生成：絵画、風景写真、肖像画などの画像を生成できます。例: Stable Diffusion (テキスト内の一部の画像が生成されます)、Midjourney、Wenxin Yiyan、ChatGPT。 3. オーディオ生成:音楽、会話、効果音などのオーディオコンテンツを生成できます。例: Music LM、Make-An-Audio、Riffusion。 4. ビデオ生成：映画、アニメーション、ビデオエフェクトなどのビデオコンテンツを生成できます。例: Gen-2、runwa、Tune-A-Video。 5. ゲーム生成:ゲームシーン、キャラクター、ストーリーライン、その他のゲームコンテンツを生成できます。例: Skybox アプリへのテキスト、Midjourney。 6. 仮想現実生成:仮想現実シーン、インタラクティブなオブジェクト、環境などの仮想現実コンテンツを生成できます。生成AI技術は、クリエイティブデザイン、芸術創作、文学創作、音楽制作、ゲーム開発、広告・マーケティングなど、幅広い分野に応用されており、人々の生産性向上と創造性と価値創造に貢献します。 図3. AIGCの適用シナリオ - QuantumBitシンクタンクの業界レポートより引用 デジタルヒューマンは、コンピュータグラフィックスと人工知能技術を用いて作成された仮想キャラクターです。人間の顔や体をモデルにすることで、生き生きとした高度なインタラクティブ性を備えた人間をシミュレートします。音声と視覚インターフェースを通じて人間と自然な対話やインタラクションを行うことができ、バーチャルホスト、バーチャル俳優、バーチャル教師、バーチャルカスタマーサービス担当者などの分野に応用できます。デジタルヒューマンを作成するには、実在の人物を高精度に3Dスキャン、モデリング、レンダリングする必要があります。また、機械学習などの人工知能技術を活用し、実在の人物の声、表情、姿勢をシミュレートし、自然な音声合成と認識を実現する必要があります。デジタルヒューマンは自然言語処理技術を活用することで、人間の言語を理解し、自然な会話を行うこともできます。では、写真をデジタル人間に変えるにはどうすればいいのでしょうか?データ収集：最初のステップは、写真、動画、音声など、ご自身のデータを収集することです。このデータがデジタルヒューマンの基盤となります。顔検出：コンピュータービジョン技術を用いて写真を処理し、人間の顔を検出します。OpenCVやDlibなどの既存の顔検出アルゴリズムを使用できます。顔認識：顔が検出されると、顔認識技術を用いて識別・分析を行い、顔の様々な特徴や情報を取得します。FaceNetやVGGFaceなどの既存の顔認識アルゴリズムも利用可能です。詳細を最適化:肌の質感、髪型、衣服など、デジタル ヒューマンのさまざまな詳細を最適化して、デジタル ヒューマンをよりリアルで鮮明にします。 3Dモデリング技術：デジタルヒューマンは3次元モデルであるため、3Dモデリング技術を習得する必要があります。これには、Blender、Maya、ZBrushなどの3Dモデリングソフトウェアの使い方を習得することも含まれます。アニメーション制作技術：デジタルヒューマンはダイナミックな動きと表情を持つ必要があるため、アニメーション技術の熟練度が求められます。これには、UnityやUnreal Engineなどのアニメーションソフトウェアの習得も含まれます。マテリアルとテクスチャの作成技術：デジタルヒューマンにはリアルなマテリアルとテクスチャが求められるため、マテリアルとテクスチャの作成技術を習得する必要があります。これには、Substance PainterやPhotoshopなどのマテリアルとテクスチャの作成ソフトウェアの使い方を習得することも含まれます。下の画像は、MetaHuman と Unreal Engine を使用して実装されたデジタル ヒューマン レプリカを示しています。 図4. UE5 + MetaHuman独自のデジタルコピー JD.com から Yan Xiaoxi の美しい写真を 2 枚ご紹介します。 図5. Yan Xiデジタルヒューマン バーチャルリアリティ（VR）は、多数のセンサーデバイスを用いて、人工的に作り出された現実に近い環境やシーンをシミュレートし、ユーザーがその環境内でインタラクションや没入感を得られる包括的なコンピュータグラフィックス技術です。VRでは通常、専用のヘッドマウントディスプレイ（HMD）が必要であり、視線追跡や立体音響などの技術を用いて、まるで仮想環境にいるかのような感覚をユーザーに提供します。VRの用途としては、ゲーム、教育・トレーニング、医療リハビリテーション、建築設計などが挙げられます。図 6. SD (Stable Diffusion) に基づいて生成された VR グラス。拡張現実（AR）は、現実世界にデジタル情報を重ね合わせる技術です。カメラなどのセンサーを用いて現実世界の風景を捉え、コンピュータアルゴリズムを用いて仮想情報を現実世界の環境と融合させることで、ユーザーは現実世界の中にデジタル情報を見ることができます。AR技術は、スマートフォンやタブレットなどの広く普及しているデバイスに実装でき、広告、eコマース、教育・研修、旅行ナビゲーションなど、様々な用途に応用できます。より広義には、ARは仮想世界と現実世界を融合させたあらゆるモデルを指し、複合現実（MR）の概念も含まれます。拡張現実（AR）は、仮想現実（VR）と拡張現実（AR）の中間に位置する技術です。仮想情報と現実情報を融合し、ユーザーは仮想情報とインタラクティブな要素を融合させながら現実世界を体験できます。ARは、専用のヘッドマウントディスプレイや一般的なスマートフォンを通じて実現でき、ゲーム、工業製造、ヘルスケア、教育などの分野で応用できます。一般的に、仮想現実、拡張現実、拡張現実はすべて、デジタルおよびインタラクティブ技術を使用してデジタル情報を現実世界と統合する技術ですが、実装方法と適用シナリオは若干異なります。 図7. VRグラスとウェアラブルデバイス 6Gは、5Gの後継となる第6世代の移動通信技術を指します。6Gの主な目的は、データ伝送速度、遅延、信頼性、接続密度をさらに向上・最適化し、より複雑で幅広いアプリケーションシナリオに対応することです。 5Gと比較して、6Gはより高いデータ伝送速度とより低い遅延を実現します。6Gの理論上のピーク伝送速度は1Tbps（1兆ビット/秒）に達すると予想されており、遅延はマイクロ秒レベルまで低減されるため、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、自動運転、遠隔医療といった、より複雑でリアルタイムなアプリケーションが可能になります。さらに、6Gはより広範な無線接続の実現に重点を置き、大規模IoTデバイス、スマートホーム、都市交通、スマート製造などの相互接続をより安定的かつ効率的にします。同時に、6Gはネットワークセキュリティとプライバシー保護を強化し、将来のデジタル社会のニーズに対応します。現在、6Gはまだ研究・探究段階にあり、各国や企業は積極的に資源と人材を投入して研究開発を推進しています。6G技術は2030年頃に商用化されると予想されています。 図8. SDに基づいて生成された6G概念図 量子コンピューティング技術は、量子力学の原理に基づくコンピューティング技術です。量子ビットの重ね合わせと量子もつれの特性を利用することで、大規模なデータを処理し、従来のコンピュータでは処理できない問題を比較的短時間で解決することができます。従来のコンピュータは2進ビットに基づいており、各ビットは0か1しか表現できません。一方、量子ビットは重ね合わせとエンタングルメント（量子もつれ）という特性を持ちます。1つの量子ビットは同時に0と1の重ね合わせ状態になることができ、複数の量子ビットがエンタングルメント（量子もつれ）することで、より複雑な状態を作り出すことができます。これらの特性を活用することで、量子コンピュータは大規模なデータ処理と計算を比較的短時間で実行できるため、従来のコンピュータよりも効率的かつ高速です。量子コンピューティング技術は、量子シミュレーション、量子最適化、量子化学といった特定の分野で既に応用されています。中国では、百度（バイドゥ）やチューリング・クォンタムといった機関が、金融などの分野における量子コンピューティングの実用化研究をリードしています。 図9. 量子コンピューティング
量子コンピューティングの今後の発展動向は、主に3つの側面に分かれます。第一に、スケーリングです。現在、量子コンピューティングは操作可能な量子ビット数が100程度と比較的信頼性が高くなっています。将来的には、この数は徐々に数千、数万、数十万、数百万、あるいはそれ以上のレベルに達するでしょう。第二に、フォールトトレランスです。量子コンピューティングには多くの量子ビットが必要ですが、さらに重要なのは、任意に長いコヒーレンス時間を持つ、いわゆるフォールトトレラントロジック量子ビットの製造です。第三に、集積化です。現在、多数の量子ビットとその操作システムの集積化と小型化は、量子コンピュータの研究開発コストを削減し、広範な応用を実現するための前提条件となっています。—百度量子コンピューティングチームより引用。 2022年末にMetaが大規模なレイオフを実施したことにより、メタバースは明らかに「冷却期」に入った。研究、イノベーション、投資、そして政策というエコシステムに依存しながら、ビジネスモデルの構築やローカリゼーションといった課題に取り組む必要がある。デバイスがサポートするコンテンツやシナリオが完全に実装されれば、メタバースは再び活性化するかもしれない。 Metaverse と Web3 はどちらも新しい概念であり、インターネット技術開発の現在の傾向と方向性を表しています。メタバースとは、人工知能（AI）、仮想現実（VR）、拡張現実（AR）、ブロックチェーンといった技術を基盤とした仮想世界の概念であり、仮想的なインタラクション、体験、そしてビジネス活動が展開されます。メタバースは、映画『マトリックス』に登場する仮想世界に似た、無限に拡張可能な仮想世界ですが、はるかに複雑でリアル、そして広大な世界です。メタバースは、より自由で多様で魅力的な仮想体験を提供するだけでなく、新たなビジネスモデルやビジネスチャンスも生み出します。 Web3は、ブロックチェーン技術を基盤とした新しいインターネットアーキテクチャです。その目標は、分散型インターネットを構築し、ユーザーが自身のデータとデジタル資産を所有できるようにすることです。Web3の設計哲学はユーザー中心であり、デジタル世界における分散化と自律性を実現し、ユーザーのプライバシーとセキュリティを確保しながら、より多くのインタラクションと参加の機会を提供することを目指しています。Web3の技術には、ブロックチェーン、スマートコントラクト、分散型ストレージ、暗号化アルゴリズムなどがあり、より安全で透明性が高く、信頼できるデジタル世界を実現します。 図10. Web 1.0からWeb 3.0への発展経路 まとめると、メタバースとWeb3はどちらもインターネットの新たな概念であり、デジタル世界の未来の方向性とトレンドを象徴しています。メタバースはより豊かで多様で魅力的な仮想体験を提供し、Web3はデジタル世界における分散化と自律性を実現し、ユーザーのプライバシーとセキュリティを確保し、デジタル資産をより適切に管理できるようにします。これら2つの概念は多くの類似点を共有していますが、独自の特徴も備えています。その出現と発展は、デジタル世界の未来に大きな影響を与えるでしょう。 1. 遠隔医療相談 遠隔医療とは、医師と患者が遠隔通信技術を通じて診断、治療、モニタリングを行う医療サービスモデルを指します。遠隔医療は、デジタル技術によって時間と空間の制約を打ち破り、患者にとってより便利で迅速な医療サービスを提供すると同時に、医師にとってより効率的で正確な医療サービスツールを提供することを目指しています。 遠隔医療は、電話、ビデオ、インターネットなど、様々な通信技術とプラットフォームに基づいて実現できます。通常、患者は自宅や遠隔地にいる医師から医療サービスを受けることができ、医師は適切な遠隔医療プラットフォームを用いて患者の診断、治療、状態観察を行うことができます。 遠隔医療の利点は次のとおりです。 利便性:患者は病院や他の医療機関に行くことなく、自宅や他の場所で治療を受けることができます。 時間効率:遠隔診断と治療により医師の作業効率が向上し、医療資源のより適切な配分と活用が可能になります。 コストの削減:遠隔医療は医療サービスのコストを削減し、医療サービスのコストが原因で患者が治療を遅らせることを防ぐことができます。 医療の質:遠隔診断と治療により、医師は患者の状態や病歴をより深く理解できるようになり、医療サービスの質と効果が向上します。 しかし、遠隔医療には、ネットワークの安定性、データのプライバシー、情報セキュリティといった欠点や課題も存在します。そのため、遠隔医療においては、データの機密性とプライバシー保護に細心の注意を払う必要があります。同時に、医師は医療サービスの質と安全性を確保するために、遠隔医療に関する規制と運用手順を厳守する必要があります。 図11. 遠隔医療の概念 バーチャル診断は、コンピューターと人工知能技術を用いて医師の診断プロセスをシミュレートし、患者の状態を診断する新しいタイプの医療サービスです。バーチャル診断は、医療データの分析、アルゴリズム計算、医療知識ベースのサポートを通じて、診断分析と意思決定支援を自動化できます。従来の診断方法と比較して、バーチャル診断は診断の精度、速度、効率を向上させることができます。 バーチャル診断では通常、患者の医療記録や画像などの医療データを取得する必要があります。その後、医療画像解析、ディープラーニングアルゴリズム、自然言語処理などの技術を用いて、患者の状態を自動的に分析・評価します。同時に、バーチャル診断は患者の病歴、臨床症状、検査結果に基づいて関連する医学的知識や提案を提供し、医師の診断および治療方針の決定を支援します。 仮想診断の利点は次のとおりです。 診断精度の向上:仮想診断では、大量の医療データと知識ベースを活用して医師の診断を支援し、診断の精度と正確性を向上させることができます。 診断速度の向上:仮想診断により、データ分析とアルゴリズム計算が自動化され、診断の速度と効率が向上します。 診断コストの削減:仮想診断により、手動診断に伴うコストと時間を回避できるため、医療サービスのコストを削減できます。 医療サービスの質の向上：仮想診断により、より正確で包括的な医療情報と参考意見を提供できるため、医療サービスの質と有効性が向上します。 しかし、バーチャル診断には、人間の医師の経験や判断力の不足、そして直接的な対人コミュニケーションの欠如といった限界もあります。そのため、診断の正確性と安全性を確保するためには、バーチャル診断を行う際に医師の参加と支援が依然として不可欠です。 医療業界における現在のアプリケーション: 1. AI + 超音波装置による肝疾患の診断 - Oncoustics; 2. 網膜 AI アシスタンス - Eagle Eye Airdoc; 3. 肺炎のAI支援画像診断 - 北京安徳医療知能科技有限公司、平安科技深圳有限公司など。 4. CT 脳卒中、心血管疾患、心臓プラーク、骨折、肝臓がん、乳がんの AI 支援スクリーニング - Infervision Medical; さらに、人工知能技術を活用して検査、診断、治療のサービスループを完成させる、「統合診断と治療」を基本とするインテリジェントソリューションや企業も数多く存在します。 ウェアラブルデバイスとは、腕時計、リストバンド、スマートグラス、フィットネストラッカー、心拍モニターなど、身体に装着してスマートデバイスと通信できる電子製品です。これらのデバイスは、センサーや無線通信などの技術を用いて、ユーザーの生理指標、位置情報などのデータをリアルタイムで収集し、スマートフォンやクラウドサーバーに送信して分析・処理することで、よりパーソナライズされたサービスや機能を提供します。ウェアラブルデバイスには、次のような幅広い機能があります。健康モニタリング:心拍数、血圧、歩数、睡眠の質などの生理学的指標をモニタリングし、ユーザーが健康状態をリアルタイムで追跡できるようにします。アクティビティ追跡:加速度計やジャイロスコープなどの内蔵センサーを通じて、ユーザーの移動軌跡、距離、消費カロリーなどのデータを記録し、ユーザーが科学的に運動できるようにします。コミュニケーションとエンターテイメント： BluetoothやWi-Fiなどのテクノロジーを介してスマートフォンとワイヤレス通信し、通話リマインダー、SMSプッシュ通知、音楽再生などの機能を実現します。また、仮想現実（VR）や拡張現実（AR）といったエンターテイメント体験も提供可能です。ビジネス オフィス機能:スケジュール リマインダー、電子メールの閲覧、インスタント メッセージングなどのビジネス オフィス機能は、音声認識やジェスチャ認識などのテクノロジを通じて実行できます。まとめると、ウェアラブルデバイスはスマートハードウェアの重要な分野となっています。人々が健康とライフスタイルにますます関心を寄せるにつれて、ウェアラブルデバイスの応用シナリオも拡大していくでしょう。 図13. さまざまなウェアラブルデバイス - インターネットからの画像 3Dプリンティングによるバイオミメティクス研究とは、3Dプリンティング技術をバイオニクス分野に応用することを指します。自然界の生物学的構造やメカニズムを模倣することで、生物学的特性に類似した人工材料、デバイス、機械などを設計・製造し、より効率的でインテリジェントかつ持続可能な生産・作業を実現します。 3Dプリンティング技術は、金属、プラスチック、セラミックスなど、様々な材料を活用できるため、複雑な形状や微細構造を精密に製造・制御することが可能です。バイオミメティクス研究では、これらの特性を人工骨、関節、臓器、そしてバイオミメティックロボットの設計・製造に応用し、人間の特性やメカニズムにより適合する生体材料やデバイスの開発を目指しています。たとえば、3D プリント技術では、患者の特定のニーズに合わせて設計および製造されたカスタマイズされた義肢、人工器官、その他の手術器具を製造できるため、患者の生活の質とリハビリテーションの結果が大幅に向上します。さらに、3Dプリンティングによるバイオミメティクス研究は、ロボット製造分野にも応用可能です。バイオミメティクスロボットは、自然界の生物構造や運動メカニズムを模倣することで、より効率的で柔軟な動作や操作を実現します。例えば、バイオミメティクスの魚は水中を自由に泳ぎ回り、バイオミメティクスの昆虫は複雑な環境下でも這って標的を探します。これらのバイオミメティクスロボットは、インテリジェント製造、物流・配送、災害救助などの分野への応用が可能であり、非常に幅広い応用の可能性を示しています。まとめると、3Dプリンティングバイオニクス研究は革新的な研究分野です。3Dプリンティング技術とバイオニクス分野を組み合わせることで、社会的に大きな価値を持つ多くの応用シナリオを生み出すことができます。2. Open Bionics 社による 3D プリントされたバイオニック ハンド3. インテリジェントなサポートを実現する 3D プリントのバイオニック膝ブレース。 4. リーズ大学とエディンバラ大学の研究者が協力してバイオニック舌を3Dプリントした。 図14. 印刷された皮膚 - インターネットからの画像 ヒューマンエンハンスメントとは、人間の身体、認知、行動に適用することで、人間の能力を強化し、生産性と創造性を向上させ、一時的または永続的に欠陥を克服する技術です。遺伝子編集、電子チップの埋め込み、ロボットによる支援など、様々な技術的手段を通じて人間の身体的構造と機能を変化させることができます。また、仮想現実（VR）および拡張現実（AR）技術を通じて人間の知覚と認知能力を拡張し、インテリジェントツールとアルゴリズムを通じて人間の意思決定能力と行動能力を強化することもできます。人間拡張技術は、医療、スポーツ、安全保障、軍事、そして教育、エンターテインメント、コミュニケーションといった日常生活の様々な分野に幅広く応用されています。例えば、医療分野では、遺伝子編集技術を用いて一部の遺伝性疾患を治療したり、インテリジェントな義肢や補助器具を用いて損傷した身体機能を回復させたりすることができます。軍事分野では、拡張現実技術を用いて兵士の知覚能力と戦闘能力を高めたり、インテリジェントな武器や装備を用いて戦闘効率と安全性を向上させたりすることができます。日常生活においては、仮想現実（VR）技術と拡張現実（AR）技術を用いて人間の知覚能力と認知能力を拡張したり、インテリジェントなツールやアルゴリズムを用いて生産性と創造性を向上させることができます。人間拡張技術の応用は、安全性、倫理性、法的問題など、様々な論争やリスクに直面しており、評価と管理においては様々な要素を総合的に考慮する必要があります。したがって、人間拡張技術の推進と応用は、安全性と合法性を確保するために、一定の倫理的および法的原則を遵守する必要があります。 図15. 外骨格ロボット ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）は、脳の信号をコンピュータやその他の外部デバイスを制御する信号に変換する技術です。脳波信号取得装置を用いて人間の脳から神経信号を取得し、アルゴリズムとモデルを用いてこれらの信号を制御コマンドへとデコードすることで、人間とコンピュータの直接的なインタラクションとコミュニケーションを可能にします。脳コンピュータインターフェース（BCI）技術は、医療、エンターテインメント、交通、軍事など、幅広い分野で応用されています。例えば、医療分野では、BCI技術は四肢機能を失った人が義肢や車椅子を操作するのに役立ち、特定の神経疾患の治療にも活用されています。エンターテインメント分野では、BCI技術は仮想現実（VR）ゲームやアプリケーションの制御に利用され、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。交通分野では、BCI技術は運転者の疲労監視や安全管理に活用されています。軍事分野では、BCI技術は兵士の知覚能力と戦闘能力を向上させることができます。 図16. SDに基づいて生成された脳コンピュータインターフェースの外観画像 一部の疾患は神経を損傷し、完全な障害を引き起こし、日常生活の多くの正常な機能を阻害することがあります。例えば、神経損傷は麻痺を引き起こし、患者は腕や脚を動かすことができなくなります。アルツハイマー病、てんかんなどの疾患では、神経終末の制御不能により手に激しい震えが生じ、自力での生活が不可能になります。これらの症状は、患者とその家族に終わりのない苦痛と苦しみをもたらします。脳コンピュータインターフェースは、神経伝達の高度な形態であり、脳制御の車椅子、脳制御のロボットアーム、脳制御のキーボードなど、患者の機能回復を支援することができます。 2017年、ピーター・スコットさんは筋萎縮性側索硬化症（ALS）と診断され、喉頭全摘出手術を受けなければならなくなり、話すことができなくなりました。手術前に15時間分の音声データを録音し、AIに学習させました。手術後、脳コンピューターインターフェース（BCI）を介して彼の脳波を収集しました。AIは彼の発話習慣を学習し、文脈認識によって次に入力される単語を予測し、合成音声で読み上げました。これにより、出力効率が大幅に向上し、患者の身体的負担が軽減されました。2022年にiScienceに掲載された新しい研究では、数人の四肢麻痺患者が脳制御の車椅子を操作し、障害物だらけの部屋を移動することに成功しました。これは、非侵襲性BCIによって実現された脳制御車椅子の最初の事例でした。計算生物学は、コンピュータサイエンスの手法、技術、アルゴリズムを生物学に適用する学際的な分野です。大量の生物学的データを収集、整理、分析することで、生体システムの内部法則とメカニズムを解明します。主に生体システムにおける基本的なプロセスとその計算・モデリング手法を研究し、生物学的プロセスの理解とシミュレーションを実現します。 1. バイオインフォマティクス：ビッグデータ手法を用いて生体分子の配列、構造、機能、進化を研究する。 2. メタボロミクス：生物の代謝ネットワーク、代謝物、代謝経路、およびそれらが生物系に与える影響と制御を研究する。 3. プロテオミクス：生体分子の構造、相互作用、機能、発現、および制御の研究。 4. ゲノミクス：生物ゲノムの構造、機能、特性、応用に関する研究。 5. 系统生物学：研究生物系统的整体属性和特征，利用大规模的数据和数学模型，探究生物体内各个方面之间的协同机制； 图17.计算生物学-图片来自网络 无论是效率更高的AI制药、范围更广的疾病诊断、还是基因治疗、合成生物、脑机接口等调控治疗技术，乃至于最终的个性化诊治与保健，都离不开计算生物学提供的模拟计算与底层机制推演。----计算生物学深度产业报告量子位智库。 本文主要介绍了从分析式AI到生成式AI转换下，通过数据学习，数据模型，硬件设备升级，通信技术加强，脑机接口和计算生物学研究等课题的发展下，衍生的新型技术概念和名次，对商业模式是颠覆还是工具进行探索。本文只是简单的让大家看到和理解相关概念，有些概念有互相涉及和不完善，请大家见谅，希望对大家了解前沿科技和应用场景有所帮助，如果有需要可以线上一起研究探讨。现在我们的确进入了科技爆发的历史性时期，众多的前沿科技不断的交叉，在不同的方面改变着我们的衣食住行，保持观察和学习能力，让我们一起提高眼界，打开认知，从预见未来到遇见未来大家一起加油吧。
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大規模モデルの企業実装のための「5ステップメソッド」
2026-01-09