実験医学 2016年10月号 Vol.34 No.16 ゲノムデータをどう扱えば、医学と医療は変わるのか〜遺伝統計学の力と創薬・個別化医療
本, 岡田 随象
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- タイトル: 実験医学 2016年10月号 Vol.34 No.16 ゲノムデータをどう扱えば、医学と医療は変わるのか〜遺伝統計学の力と創薬・個別化医療 de 岡田 随象
- ISBN: 4758101566
- ファイル名: 実験医学-2016年10月号-vol-34-no-16-ゲノムデータをどう扱えば-医学と医療は変わるのか-遺伝統計学の力と創薬-個別化医療.pdf
- 発売日: 2016/9/23
- ページ数: 139ページ ページ
- 出版社: 岡田 随象
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ファイル名 : 実験医学-2016年10月号-vol-34-no-16-ゲノムデータをどう扱えば-医学と医療は変わるのか-遺伝統計学の力と創薬-個別化医療.pdf (サーバー速度18.06 Mbps)
ファイルサイズ : 18.9 MB
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実験医学 2016年10月号 Vol.34 No.16 ゲノムデータをどう扱えば、医学と医療は変わるのか〜遺伝統計学の力と創薬・個別化医療を読んだ後、読者のコメントの下に見つけるでしょう。 参考までにご検討ください。
先日ようやく知ったばかりなのに偉そうに書いて申しわけありませんが、特集では主に、GWASの結果生じた、いわゆる失われた遺伝率(この本では英語のままのmissing heritabilityという表記になっています)という問題についての論考が並んでいます。ちなみに特集の中に人工知能の項がありましたが、そこで紹介されているWatsonは、昨今の巷を騒がしている深層学習または機械学習ではないことは誰でも知っていることだと思うので流石に筋違いな気もします。というかこの雑誌は2016年の後半の発刊のようですが、案外この時点でも深層学習を含めた機械学習の認知度は思ったよりまだ低かったのかも知れません。実のところ人工知能以外の項にさり気なく書かれている「分散共分散行列をカーネル行列として捉え」(p.2651)という専門的過ぎてほぼほぼ意味不明な一行が実際には機械学習の適用を意味しているはずですが、詳しいことはよくわからないので、もう少し勉強することにします。ところで余計なことかも知れませんが、この手の本では、直ぐデータの「プライバシー」云々という話が出て来て、正直なところうんざりしていますが、プライバシー云々ではなく、個人情報が本人の「財産」であることを認めることが、「個人の基本的な権利と利益を保障」(p.2670)することだと、この本に書くような先生方は自分より遥かに頭が良い人しかいないと思うので、いい加減気づいてくれないものかと思ったりもします。でなければ概念図２(p.2634)の左側の枠にあるような個人の各種のデータを統合した解析は永遠に夢のまた夢になると思います。
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