1.理学療法士のための人工知能概論 その1
【 人工知能（AI)解説 】
人工知能を２つ作ったので、ちょっと書いてみました！近い将来、人工知能が医療に入ってきます。そのために人工知能に対する知識をつけておく必要がありますよね！
少しづつ人工知能に関する情報を公開していこうと思います！
最近、ニュースで人工知能やディープラーニング・機械学習という言葉をよく聞くようになりました。理学療法には関係ないと思いがちですが、そんなことはありません。まだまだ、発展途上な分野ではありますが理論上、理学療法にも十分応用できます。ちなみに、私は少しづつ応用しだしています。
これまで、理学療法の研究には、t検定や分散分析（ANOVA）、回帰分析、などの統計学的解析を駆使して解析してきました。そして、連続変数（身長や体重など）のような数字、もしくは性別などをダミー変数にしたものみを扱ってきた背景がありますよね。
例えば、転倒の有無を従属変数に、筋力、歩行速度、TUG、５回立ち座りテストを独立変数にした多重ロジスティック回帰
最近は、画像や言語を数字（ベクトル）に変換して統計解析をすることが出来るようになっており、その精度は飛躍的に向上しています。
例えば、「ある画像」をコンピューターを通して
｛20, 49,230, 20, 12, 6, 475, 478, 382｝というような数字（ベクトル）に変換してあげることで統計解析が出来るようになります。
画像の大きさや色などサイズが大きくなると特徴量も大きくなって、画像一枚だけで膨大な情報量になります。
言葉も同じように「ある言葉」を数字に変換します
愛 = 0.9786746352636475777328 という感じです。
ものすごーーく簡単に説明すると、画像を解析する方法にディープラーニングがある！という感じです。言語の場合は、形態素解析というような方法があります。
そしてー、医療分野でついに人工知能による画像診断が実用化されようとしています。
アメリカ食品衛星局（FDA）では、糖尿病性網膜症の画像診断技術を承認しました！！
これは、ディープラーニング という技術を使ってコンピューターに学習させています。
人工知能(AI)で「糖尿病網膜症」を診断 米国で初の承認 | ニュース・資料室 | 糖尿病ネットワーク
糖尿病性網膜症がある画像とない画像を分けて解析しコンピューターに学習させることでコンピューターが判断するという人工知能を作ったとのことです！！ 
理学療法に関連するとしたら、「足の画像で歩行能力を判定する」というような感じで使えますよね。遠隔医療、遠隔リハビリにも応用できます。
一緒に勉強していく仲間を募集中です！笑
文章力がないのが浮き彫りになりましたが、お付き合い頂きありがとうございました！
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