人体を機械学習で解明できるのか？
我々が把握できている遺伝子の情報は、全体と比べるとほんの一握りで、分かっていない部分の方が圧倒的に多い。
そんな一握りの情報をディープラーニングに与えたところで、複雑系の極みである人体の中では、何が原因で病気を引き起こしているかは絶対に解明できない。
生体データを分析し、例えば「遺伝子データを元に将来の病気リスクを予測する」といったことはとても興味があって、勉強の一環で実際にそういう機械学習モデルを構築してみたいと思っているのだけど、そんなに単純な分かりやすい話ではないということです。
たぶんそれっぽいインプットデータを元に学習させて、それっぽいアウトプットを得ることはわりと簡単にできると思うのだけど、すぐに「インプットデータが圧倒的に足らないからこれ以上精度が上がらない」という壁にぶちあたることはもはや避けようがないのであって。
なので、会社として取り組むにせよ、研究機関として取り組むにせよ、
- その時点で手に入るデータの範囲で、どうやってより良いアウトプットを出すか試行錯誤する
- データを収集する
を繰り返し、もしくは同時並行で進めていって、有用なアウトプットが出れば都度それに意味付けをし実際に活用できるところまで落とし込む、といったプロセスで少しずつ進んでいくことになるんだろうなーと思います。
そういう一筋縄ではいかないチャレンジングな課題だからこそ、しっかりと腰を据えて真正面から取り組むことで得ることができる楽しさも、また格別なんだと思います。
