キャッチアップのために読んだが、驚くような内容はなかった。
『ディープマインドは、血液検査のデータをディープラーニングで機械学習し、ここから「腎臓病」の発症予測（予防）や早期発見に結び付けるＡＩシステムの開発に着手した。』
血液検査だけで疾患の予測をするのは現実的なのだろうか。
血液検査以外の変数も重要な気がするが。β2-MGが〜！！とか言われてもセンスなさすぎるし一般の臨床行動は変わらない。
日本人大好きなCRP、プロカルシトニン云々の非特異的なパラメータに頼ることしか出来ないのではないだろうか。
ディープラーニングはすごい技術だと思うが、課題設計は人間がやるところ。
上記の課題は、臨床的にはイマイチのように思う。
ＡＩに雇用を奪われる分野は当面、パターン認識を中心とする特定の分野に限られる。
自動運転に使われるＬＩＤＡＲは、多数のレーザー発振器を装着した円柱型ヘッドを高速回転させ、車の周囲三六〇度にわたって、歩行者や障害物など様々な物体の形状や、そこまでの距離を測定する高度な仕様で、その価格も数万ドル（数百万円）と高い。
正規分布曲線とは、この世界を確率的に記述するための理論
いわゆる「教師有り学習（supervisedlearning）」と呼ばれる機械学習の一種
手始めにディープマインドは、血液検査のデータをディープラーニングで機械学習し、ここから「腎臓病」の発症予測（予防）や早期発見に結び付けるＡＩシステムの開発に着手した。
兵器にある程度の自律性を持たせるにしても、最終的には戦場にいる兵士や司令官のような人間が兵器を制御する
