環境中に存在する病原体が侵入することで引き起こされる病気。病原体は大きさや構造によって細菌、ウイルス、真菌、寄生虫などに分類される。
細菌を壊したり、増殖を抑えたりする薬。
適正に感染症診断を行い、その感染症に対して抗菌薬が必要な場合は、適正な抗菌薬を選択し、適正な量で適正な期間、治療を行うこと。
対象となる菌種が分類された生物の中のどのグループに含まれるかを決定すること。
細菌類を色素によって染色する方法の一つで、細菌を分類する基準の一つ。
塗抹標本の顕微鏡検査により、採取部位の細菌の有無と菌量及び菌種を迅速に特定する検査。
物質を電気的にプラスまたはマイナスのイオンの状態とし、その質量を測定することによって原子量、分子量、分子構造、濃度、存在形態などを明らかにする方法。
AMR(Antimicrobial Resistance)
不適切な抗菌薬の使用などにより、病原体が変化して抗菌薬・抗生物質が効かなくなる問題。
主要病原菌の抗菌薬に対する感性、または耐性の割合を表示した一覧表のこと。
薬剤耐性の拡大を防ぐために取り組むべきことの一つとして、国民の薬剤耐性に関する知識や理解を深め、専門職等への教育･研修を推進すること。
抗菌薬の効能を調べる検査。
Image Classification
画像を何らかの特徴やルールに基づいてどのカテゴリに属するか分類すること。
Image Segmentation
画像内の特定の対象領域を切り出して他の領域と区別すること。領域はピクセル単位で抽出される。
Object Detection
画像内の物体を検出すること。検出された物体は、バウンディングボックスと呼ばれる長方形の枠で囲まれて検出される。
CNN(Convolutional Neural Network)
深層学習の一種。畳み込み層、プーリング層、全結合層から構成されるニューラルネットワークのこと。画像の特徴抽出に強みがあり、画像認識、物体検出、領域推定など様々なタスクで活用されている。
CNNの一種。画像の特徴を識別する能力が高いためによく利用される。
Federated learning
すべてのデータをサーバーに集めることなく、ユーザーが使用するスマートフォンなどの端末でデータの処理、モデル強化を行い、そのモデルを集めてより洗練されたモデルを作成・再配布する機械学習の手法。データを共有しないため、データプライバシー、セキュリティ、異種データの活用等の点が強みである。
モデル構築の際に使用した学習データセットと、モデルを稼働させる本番のデータセットの性質が異なることによって生じる、予測精度の劣化の問題。
機械学習モデルや深層学習モデルを学習し性能評価するために使用される、人間によってあらかじめ正解（分類ラベルなど）が付されたデータ群。
教師データの一部。モデルの学習のプロセスで使用されるデータ群。
教師データの一部。学習したモデルの精度を評価するために使用されるデータ群。
Supervised Learning
あらかじめ正解が付されたデータ(教師データ)を学習することによって、分析モデルを構築する手法。正解の分からない入力データに対し、作成したモデルを用いて分類や数値予測などを行うことができる。
Unsupervised Learning
正解が付されていないデータを分析し、コンピューター自身がデータの本質的な構造を発見する手法。与えられたデータをいくつかのグループに分類する手法などがある(クラスタリング)。
機械学習モデルや深層学習モデルを学習させるために必要な、教師データを作成するプロセス。
学習済みモデルが予測を行い、正解したデータの割合。
陽性と判別したもののうち、実際に陽性であるものの割合。
実際に陽性であるもののうち、モデルが正しく陽性と判別した割合。
実際に陰性であるもののうち、正しく陰性と判別したものの割合。Recallの対概念。
Precision(適合率)とRecall(再現率)の調和平均。
FPR(False Positive Rate)
実際には陰性であるもののうち、誤って陽性と予測したものの割合。(1 – Specificity)
FNR(False Negative Rate)
実際には陽性であるもののうち、誤って陰性と予測したものの割合。
同じ対象に対して異なる二人の評価者が行った評価の一致度を表す指標。
Receiver Operatorating Characteristic curve
横軸にFRP(偽陽性率)を、縦軸にRecall(再現率)をとる曲線。モデルの予測性能を評価するためのグラフとして用いられる。
ROC曲線の下側の面積の大きさを表し、大きいほど良い指標であると判断される。
多変量モデルの適合度評価に用いられる指標の一つ。順序関係を持つデータを対象に、それらが予測値を用いても同じ順序関係になるかどうかの評価を行う。
データセット内の全てのデータを一度ずつ学習するというサイクルを表す単位。学習プロセスでは、このサイクルを複数回繰り返すことでモデルの予測精度を向上させることができる。
Epochに対するモデルの予測性能の変化を示したグラフ。
モデルの目標値と実際の予測値の誤差を表すもの。損失関数の値が小さくなるように学習を行うことで、モデルの予測精度を向上させることができる。
人獣共通感染症に対して、人、動物、環境の衛生に関わる者が連携して取り組む必要があるという考え方
動物から人へ、また人から動物へ伝播する感染症
