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『トコトンやさしい薬の本 (今日からモノ知りシリーズ)』☆4

最近「医療×AI」に興味がありますの第二弾。タイトル通り、薬の種類から新薬ができるまで・人体における薬の作用原理・正しい飲み方まで、薬についての基本的なことが理解できます。普段何気なく飲んでいる錠剤1つとっても、開発者の汗と涙と工夫が詰まっているのです。

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この本を読むとわかること

章立てとポイントはこんな感じでした。この「今日からモノ知りシリーズ」は歯車とか配管など、ニッチなものにフォーカスしていて面白いシリーズなのです。

医薬品とは

  • 一般用医薬品(OTC薬)の種類と販売方法
    • 第1類医薬品・第2類医薬品・第3類医薬品の違い
  • 薬における安全域
    • 安全域が広い薬と狭い薬の違い

薬ができるまで

  • 新薬開発期間にかかる期間と成功率
    • 治験(フェーズ1~フェーズ3)でやること
  • ジェネリックの効き目の信頼性
    • 医療費問題におけるジェネリックのインパクト

薬の種類と工夫

  • 錠剤のコーティングに詰まった技術の粋
  • 人体への吸収度合いを踏まえた調剤
  • ステロイドの効能
  • 従来の抗がん剤と一線を画する「分子標的薬」

体内における薬の旅

  • 経口投与された薬が効果を発揮するまで
  • 薬の用量・用法を守らなかった場合のリスク
    • 食膳に飲む薬と食後に飲む薬の違い
  • 肝臓のCYP(シトクロムP450)酵素群の役割
    • 代謝されることで効力が出る「プロドラッグ」
    • 薬効の個人差を生む要因

薬の相互作用

  • お茶やコーヒー・ジュース・牛乳で薬を飲んだ場合の人体への影響
  • お酒をよく飲む人/飲まない人で異なる薬の効き目
    • 飲んだ後にアルコールを飲まない方がいい薬
  • 薬の飲みあわせを誤りによるリスク・事故の例
    • 飲みあわせ事故防止のための最善策

薬の効く仕組み

  • アゴニスト(作用薬)とアンタゴニスト(拮抗薬)の原理
  • 細菌に効く抗生物質が人体には無害な理由
  • 抗生物質の作用原理
    • 細胞壁合成阻害
    • タンパク質合成阻害
    • 核酸合成阻害
  • 抗がん剤の種類と作用原理
    • 細胞障害性抗がん剤
    • 分子標的薬・ホルモン剤
    • インターフェロン・免疫賦活剤
  • 花粉症治療の王道
  • 抗うつ薬の種類と作用原理

薬の正しい使い方

  • 3種類ある薬の名前
    • バファリンなど同じシリーズでも成分を要チェック
  • 薬の適切な保管方法・誤った保管方法で発生するリスク
  • 薬物アレルギーが起こりやすい薬
  • 安全に見える漢方薬における副作用
  • 子どもに薬を飲ませる場合の注意点
  • 老人が薬を飲む場合の注意点

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ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...

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