整形外科医のブログ

中堅の整形外科医が、日々の気付きを書き記します。投資の成功で働く必要が無くなりましたが、社会貢献のため医師を続けています。

AI

ケアネット連載企画がアップされました!

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ケアネット・ドットコムの連載企画【医師のためのお金の話】第17回が、本日アップされました。お題は、人間は株式投資でAIに勝てるか? です。



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今回は AI についてです。医師なら誰しも AI の脅威を感じているはずです。特に診断系科医師にとっては死活問題となります。


しかし、医療の領域に AI が本格的に進出してくるまで少し猶予があります。一方、株式取引をはじめとする金融資産投資の領域では、完全に機械取引が主役となっています。


このことを強く意識したのは、先日開催した REITセミナーでした。講師の方が株式投資の分野における AI の影響についてコメントされました。


おおむね、私の抱いている感覚と同じで、最終的に人間が完全に駆逐されることは無い可能性が高いというご意見でした。


AI は万能であるような感覚にとらわれますが、神羅万象の全てを予測できる存在になるにはハードルが高いと思います。それほど複雑系を予測することは難しいということです。


そして、株式などの金融資産投資は複雑系に近い動きを示します。もちろん、リアルワールドの複雑系には及びませんが、少なくとも AI が全てを支配できるとは思っていません。


1分ほどで読了可能なので是非ケアネット・ドットコムの連載企画【医師のためのお金の話】第17回を訪問してください!






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本サロンの目標は、参加者全員に生涯途絶えることのない "複数の収入の流れ"  を得るための " 学びの場 "  を提供することです。


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AI 導入クリニックが既に存在している?!

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AI (人工知能)という言葉が世間的にもかなり浸透しました。
各業界は AI との付き合い方を考えなければいけない時期に来ています。


そしてもちろん医療業界においても他人ごとではありません。AI による画像所見の読影などは、近い未来に実用化してもおかしくないからです。


このような状況の中で衝撃的な医療機関を発見しました。その名も 「AI ロボクリニック」です。H.I.S.が展開する変なホテルに併設されているクリニックです。


変なホテルは、ロボットの活用で業務効率化を図っていることで有名です。受付が無人のホテルで、ビジュアル的になかなか興味深いです。


そしてその受付が無人のホテルの中に併設されているのが、AI ロボットクリニックです。すでに AI が導入されているクリニックがあるのか!と衝撃を受けました。


しかし、少し調べてみると AI ロボクリニックの AI は「あい=愛」、つまり Love という意味で、愛のある医療の提供にロボットが活躍しているという意味だそうです(笑)。


実際には pepper が受付や検査の説明をするそうで、別に人工知能を導入しているわけではありません。


な~んだと肩透かしを食らいましたが 、そのネーミングセンスやフロントの奇抜さは商魂たくましくて、なかなか面白いと思いました。






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AIは市場に勝てるのか?

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2018.5.26の週刊ダイヤモンドに興味深い記事がありました。
野口悠紀雄氏の超整理日記で掲載されたAIで株価を予測して利益をあげられるか?です。







最近のAIの進化には目を見張るものがあります。古くは(?)はアルファ碁が世界トップ棋士に圧勝し、最近ではAIを利用したファンド運用が注目を集めています。


それでは、実際のAIファンドの成績はどのような感じなのでしょうか?野口氏のコラムには、興味深いことが書かれています。


インディアナ大学の研究者たちは、SNSのデータ分析を市場価格の予測に使えるという論文を2010年に発表しました(J. Computational Science 2010)。


Twitterのデータをランダムに抽出して、感情的な単語の数に基づいてセンチメントとう指標を算出すると、87%の確率でダウ平均株価指数の3日分の先行指標となるという趣旨です。


2011年にTwitter情報に基づいて運用するファンドがローンチされましたが、パフォーマンスが思わしくなく、2012年に閉鎖されました。


同じ戦略を用いたファンドが他にもありましたが、成績は思わしくなく同様に閉鎖されてしまいました。


これらのことから導き出されることは、ビックデータからこうした法則が導き出されることと、その法則を用いて利益をあげられることは別物ということです。


野口氏は、金融市場では取引をすればその行為が市場価格や他の取引者に影響を与えてしまうため、永続的に超過リターンを得ることはできないと主張しています。


肌感覚では正しく思えるのですが、果たして劇的に発展するであろうAIやビックデータ解析は。いつの日にか市場を上回ることはできるのでしょうか?


ちなみに、ある手法が市場の多数派になると、その手法を用いている者は利益をあげることが難しくなります。自分は自分に勝てないということがその理由です。


最近では、VTをはじめとするインデックス投資が隆盛を極めているため、市場の価格形成機能が作用しなくなってきたと言われています。


このため、長期的にはインデックス投資では利益を上げることが難しくなるのではと私は予想しています。皆がやっていることをやって、長期的に成功する確率は低いですから・・・


同様のことはAIやビックデータを用いた投資手法にも言えるのかもしれません。AIは市場に勝てるのか? なかなか興味深い命題ですね。






★★  医師のための金融資産形成術  ★★


資産家および医師を対象として、2015年10月に開催した本ブログ管理人による 「金融資産形成術セミナー」 の動画、および講演で使用したスライドです。




NY夜景

      



勤務医・開業医の種類に関わらず、医師が資産形成する際には下記の3つを組み合わせることで効率良く資産形成することができます。


1. 医師免許をベースにした人的資産からのキャッシュフロー
2. 不動産からのキャッシュフロー
3. 金融資産投資の技術


①②で得られる安定したキャッシュフローを元手にして、③の金融資産投資技術を用いて資産形成するのです。しかし、多忙な医師が金融資産投資で結果を出すのは難しいのが現実です。


一方、金融資産投資は買値で投資収益性が決まります。 ”多忙な医師がいかにして金融資産を安く買うか?” という命題を解決するため、私は超長期逆張り投資戦略を選択しています。 


今回の「金融資産投資術セミナー」は、資産形成マニュアルで提示した資産形成手法における金融資産投資の各論です。築古木造戸建投資は「守」、金融資産投資は「攻」という位置づけです。


築古木造戸建投資の「守」 と 金融資産投資の「攻」の組み合わせが、安定的な所得のある医師の資産形成における有力な選択肢のひとつと考えています。



画像診断AIの実用化時期はいつ?

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AI関連で、m3.comに興味深い記事がありました。
画像診断AIの実用化「当初期待より遅れる」です。


AIの劇的な進化によって、最初のスケープゴートになるのは放射線科医師ではないのか?という意見は多いです。それでは、AIはいつごろ放射線科医師を代替するのでしょうか?





米メイヨクリニックの放射線科教授のブラッドリー・J・エリックソン氏は2016年のウェブ講演会で、「5年後にはマンモグラフィーと胸部単純X線、10年後にはCT、MRI、超音波、15~20年後にはその他の画像診断がAIに代替される」と語っている。


ただ、昨年、中田氏がエリックソン氏にこの発言について確認したところ「ちょっと遅れている」という見解だったという。





これは、上記の問いに対する放射線科医師の権威の回答です。一気に放射線科医師がAIに置換されるわけではなく、段階的に代替されていく予想のようです。


その最大のハードルは、画像診断AIのディープラーニングに必要とされている、膨大な数の「
正解付きデータ」の整備です。


インターネット上にある画像については、インターネット上の画像の正解付きデータベースであるImage Netのおかげで認識精度が飛躍的に改善しました。


しかし、医療用画像診断では、正解付きデータベースが十分に整備されておらず、このことが画像診断AI進化のボトルネックになっています。


ただ、問題点は正解付きデータベースだけなので、データが揃うと、あっという間に精度の改善された画像診断AIが実現化します。


こうなると人間では太刀打ちできなくなるので、やはり診断系の科が最もAIの脅威にさらされていると言えそうです。


このことが実現化すると、診断系の科から治療系の科への大移動が発生しそうです。そう遠くない未来予想図なので、今から医師になる人はよく考えるべきかもしれませんね。






★★★  管理人 お勧めの医学書  ★★★


豊富な図や画像が提示されているため、ほとんどの骨折や脱臼に対応することが可能です








書評: 最強のAI活用術

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表題違いで恐縮ですが、ケアネット・ドットコムの連載企画【医師のためのお金の話】第8回が本日アップされました。お題は、何から始める不動産投資 ? です。



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不動産投資は、目的を明確にして投資手法を選択するべきであることを書かせていただきました。1分ほどで読了可能なので、是非ケアネットを訪問してくださいね。



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最近話題のAIについて少し勉強をしました。
何冊か読んだうちで、一番実践的だった書籍をご紹介します。








抽象的なAIの総論ではなく、2018年時点のAIをどのように使いこなすかについて、実際の商品を紹介しながら分かりやすく解説されています。


NVIDIAの商品のスペックや価格まで記載されており、雲をつかむような話が多いAIが、実感として理解できるようになりました。


私の気付きは下記の点です。
  • AIでは正解のあるデータをどれだけ効率的に大量に集めるのかがキモとなる
  • 正解データを集めるアノテーター(Annotator)が重要な役割を果たす
  • アノテーターの業務は職人芸



そして本題とは関係ないですが、最も驚いたのは2004年の世界No.1スパコンの「地球シミュレータ」と同性能のハードウェアが、今では100万円未満で購入できるという事実です。


下記に2004年の地球シミュレータと、2016年のDeep Learning Boxを比較しました。結論は、10数年前の最先端スパコン以上の機器を、今では誰でも購入できることに尽きます。


  • 価格: 地球シミュレータ 185億円 vs Deep Learning Box 99万円
  • ランニングコスト:地球シミュレータ 51.5億円 vs Deep Learning Box 5万円
  • 設置面積: 地球シミュレータ 1300㎡ vs Deep Learning Box 0.13㎡



Deep Learning Boxの大きさは通常のPCを少し大きくしたぐらいです。ちなみに、2017年のDeep Learning Boxは、価格据え置きで性能は1.25倍に進化しました。。。


ハードウェアの進化がとんでもないことになっていることが理解できると思います。日本の科学技術力の粋を集めた地球シミュレータが、たった16年で汎用品レベルになっています。


著者は最後に「知識は急速に陳腐化する」と説いています。既存の知識を常にリニューアルし続けなければ、あっという間に脱落してしまいます。


ある意味、非常にしんどい世の中になってきました。経験の価値がどんどん下がり、一生勉強が続くことを意味するからです。おそらく、私たち医師も例外ではないのでしょう。。。







★★★  管理人 お勧めの医学書  ★★★

整形外科を志すなら、キャンベル(Campbell's Operative Orthopaedics)は必須でしょう。ペーパー版以外にも、DVDやe-ditionもあって便利です。更にKindle版は約30% OFFで購入可能です。このような辞書的な医学書は、電子書籍と相性が良いと思います。 









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