テクノロジー 2019年1月21日 月曜 午後7:30 インフルの疑いがある発熱の際には市販の解熱剤は飲まない方がよい インフルエンザ脳症を発症するリスクが高い 病院に行けない場合の対処法を薬剤師に聞いた インフルエンザの患者が急増、警報レベルに インフルエンザの患者が急増している。 厚生労働省は18日、1月7日~1月13日までの1週間に全国約5000か所の医療機関から報告されたインフルエンザ患者が1医療機関当たり平均38. 54人に上ると発表した。 大流行の発生・継続が疑われる「警報レベル」とされる30人を今季初めて上回った。 前週の18年12月31日から19年1月6日までの報告数が16. 30人だったのと比べて2倍以上の増加。 全国推計で約163万人の患者が医療機関を受診したとしている。 この記事の画像(3枚) このようにインフルエンザが猛威を振るう中、注意してほしい点がある。 高熱がある場合でも、病院で検査をしてもらわない限り、インフルエンザなのか、発熱を伴う風邪なのか、見分けることはできない。 そういう時、忙しいなどの理由で病院に行くのを後回しにし、常備している解熱剤や解熱剤を含む風邪薬を飲みたくなるものだが、もしインフルエンザに感染していた場合、命にかかわる病気を引き起こすリスクがあるのだという。 そのリスクや、どうしても病院に行けない場合の対処法について、薬剤師の宇多川久美子さんに聞いた。 ――インフルエンザの疑いがある発熱のとき、市販の解熱剤は飲んではいけない ? まず、前提として、発熱をしたときに解熱剤を飲む必要があるかどうかを考える必要があります。 熱が高いと、下げないといけないと考えてしまいますが、熱が高くなることには理由があるんです。 インフルエンザウイルスには免疫力を高めないと戦えません。 免疫力を高めるためには体温を上げる必要があり、39度まで体温を高めて、インフルエンザウイルスと戦える状態にしています。 そのため、熱が高くても、そのまま高くしておいた方が、解熱剤を飲むよりも治りが早いんです。 だから、解熱剤を飲むことはおすすめしません。 そして、基本的には、市販の解熱剤は飲まない方がよいです。 ――それはなぜ? 市販の解熱剤の多くは、NSAIDS(非ステロイド性抗炎症薬)に分類され、これは、発熱の原因がインフルエンザの場合、インフルエンザ脳症を発症するリスクが高いと言われているからです。 ――やはり、インフルエンザの疑いがある発熱のときは、まずは病院に行くべき?
今年のインフルエンザは流行開始が早く、12月25日の時点で定点当たり報告数は21. 22となっており、正月はまさに流行のピークに近づいています。 インフルエンザ流行マップ(国立感染症研究所 第51週 2019年12月25日現在) インフルエンザ過去10年間との比較グラフ(国立感染症研究所HPより) さて、皆さんはインフルエンザと診断されたときに抗インフルエンザ薬(以下インフル薬)を処方されなかったことがありますか?
インフルエンザ、今年はちょっと遅いものの1月中旬ごろから流行してきていますね。 私は普段の診療でインフルエンザの患者さんに接することはない(インフルエンザになったら手術は延期になる=麻酔もかけない)のですが、近くの中学校で学級閉鎖になったなどの情報も耳にするようになりました。 さて、この時期インフルエンザを疑うような高熱が出たら・・・ 「48時間以内に病院に受診を」というのが常識のようになっていますよね。 抗インフルエンザ薬が48時間以内に飲まないと効かなくなるから、というのが理由です。 では、 インフルエンザは薬を飲まないと治らないのか?
「薬飲まないと治らないんじゃないか」 と不安になることもあるかと思いますが、ゆっくり休んでいればあなたの体には強い免疫が作られているのです。頑張っている自分の免疫システムを信頼してしっかり応援(安静、水分補給)してあげましょう。もちろん、 呼吸が苦しい、意識障害がある、5日くらいたっても解熱しないなどの症状があれば再度受診しましょう 。 要点: インフルエンザは抗ウイルス薬を使わなくても治る病気です 抗ウイルス薬を使わず治癒すると強い免疫を獲得でき、再感染の危険性が減ります インフルエンザにかかったら、ゆっくり休んで体が免疫を獲得する作業を邪魔しないようにしましょう
2019-01-04 インフルエンザがだんだん流行ってきました. 熱が出て病院に行ってみたら,インフルエンザと診断されることもあると思います. 今回はインフルエンザの治療について,外来でみなさまからよくうかがう質問を中心に, Q&A方式で解説いたします. Q1:インフルエンザは薬を飲まないと治りませんよね? A1:いいえ,インフルエンザは基本的に自然に治る病気です. ただし,以下の方はインフルエンザが重症化する可能性があったり,感染拡大させないためにインフルエンザの薬を使うことが多いです. ・2歳未満もしくは65歳以上の方 ・妊婦さん ・持病のある方(糖尿病,気管支喘息,心臓病,肝臓病,腎臓病,肺気腫、がん、ステロイド内服中の方など) ・施設入所者 ・赤ちゃんのケアをする人 ・医療・介護関係者 Q2:じゃあインフルエンザの薬ってどんな効果があるんですか? A2:健康な人では, インフルエンザの薬を使った場合と使わなかった場合で比較すると, 発熱などの症状がある期間を1日前後短縮させます. 普通インフルエンザの症状は5〜7日で自然に改善しますが,その1日を大きいと見るか,小さいと見るかはあなた次第です.ただし,上記A1にあるように、小児や高齢者の方,持病がある方などでは死亡リスクや入院リスクを減らすことができますので,内服がおすすめです. Q3:インフルエンザの薬はいろいろあるみたいですが、どう違うんですか? A3:以下に各お薬の特徴をまとめてみました. お薬 服用期間 服用回数 薬代 (1割負担の方で) 効果 (3割負担は3倍) タミフル 5日間 1日2回内服 先発 272円 症状を1日縮める ジェネリック136円 リレンザ 5日間 1日2回吸入 295円 症状を1日縮める イナビル 1日間 1回だけ吸入 428円 不明(効果が証明されず欧米では未発売) ゾフルーザ 1日間 1回だけ内服 479円 症状を1日縮める 麻黄湯 3〜5日間 1日3回内服 29円 タミフルと同等(関節痛にはより効くかも) ※薬代は1コースの概算です.1コースとはタミフルなら5日分,イナビルなら1回2本分のことです.実際薬局では調剤料なども加わります. ・ゾフルーザは新薬です.1回飲むだけでタミフルと同じくらいの効果があるのでとてもいい薬のように思えます.しかし2つの理由から今季に使用するのは個人的には時期尚早だと思っています.
)。しかし、英語を読めなければ端から何もわからないのです。 一方で、幸いなことに、機械学習というのは線形代数が分かると、意外とわかります。 機械学習の本は推理小説の本ではありません。書いてあることそれ自体がそのまま事実です。推理小説で言う犯人です。機械学習がわからないと思い込んでる一方で、実は線形代数という言語を知らないあまり、チンプンカンプンに見えるということがあるのです。 したがって、線形代数を学ぶことで機械学習の理解に大きく近づきます。 回帰や分類という機械学習の言葉は勿論覚えなければなりません。それの利用価値や、実装方法も別途学ぶ必要は有るでしょう。でもそれらの具体的な記述はたいてい線形代数です。 補足 微分積分学は? ひとまず理解して置かなければならないのは、 微分という計算が勾配を意味しています ということくらいです。それを理解したあとは、線形代数を使ってたくさんの式を一気に微分していきます。微分の意味は直感的でわかりやすいのだが、線形代数の記述がわからなくて、ついていけなくなるという事のほうが多いと思います。 確率統計は? 重要です。機械学習の動作を理論付ける大切な分野です。例えば典型的なもので言えば、 ・最小二乗法はガウスノイズを仮定した際の最尤推定になっている ・リッジ回帰は事前分布にガウス分布を仮定した際のMAP推定になっている などの事実があります。また、統計的な推定が難しい場合に、それらを近似した手法が、そのまま機械学習のとある手法に一致しているケースなどもあります。 確率・統計は機械学習を深く理解していくうえでは非常に重要な役割を担うのは間違いありません。 しかし、機械学習をこれから学ぼうという時に、いきなりここから入るときっと躓くでしょう。何より、確率・統計に関しても線形代数が言語として使われてきます。 ですから、確率・統計はもっと後でも良いと思います。大切だということを頭に置いておくくらいでひとまず大丈夫でしょう。 勿論、「平均」とか「分散」くらいは知っておいた方が良いでしょう。 確率・統計を考えていくための初歩を確認したい人は以下の記事へ
先日,courseraというオンライン講座にある機械学習のコースを修了したので,私自身の理解度チェックと備忘を兼ねて何回かに分けて記事にしておこうというのが目的です. courseraとは courseraとは海外の有名な大学の教授さんたちが作成しているオンライン講座です. 受講した機械学習の講座は計11週のボリュームで,動画による聴講が基本で,動画の途中で確認問題が出たり,週終わりに確認テスト,プログラミング演習などがあります.私にとっては理想的な内容だったので受講しました. 機械学習というワードの前に,AIとの関連性や細かいところ(チューリングテストとか強いAI/弱いAIとか)も重要なキーワードがありますが... 大雑把に言うと機械学習とは,分類や回帰などといった予測を計算できるモデルで使用するパラメータ(数学の関数でいうところの係数)を観測データを基に算出するというもの.ほかの言い方をすれば,予測モデルのパラメータを観測データを使って最適化するというもの. 機械学習をやる上で線形代数のどのような知識が必要になるのか – 原理的には可能 – データ分析界隈の人のブログ、もとい雑記帳. 機械学習では,このパラメータの算出・最適化を観測データ(学習データ)を使って求めるのが主要分野になる. 学習させるモデルは,基本的に$y=\theta x+b$のような1次式(線形関数)で表すようになる.ニューラルネットワークやボルツマンマシンなどといったモデルを扱うようになると複雑な式になっていく.併せて課題も増えていく. この$x$が入力データを入れる部分で,入力値が3つなら$y=\theta_1x_1+\theta_2x_2+\theta_3x_3+b$と,入力値に比例して増えていく.つまり,求めたいパラメータ$(\theta, b)$を観測した$x$と$y$から求めることとなる. ここまでに出てきたものをまとめて,多数の学習データとモデルのパラメータを使って連立方程式を組み立てていく. y^{(1)}=\theta_1x^{(1)}_{1}+\theta_2x^{(1)}_{2}+\theta_3x^{(1)}_{3}+b\\ y^{(2)}=\theta_1x^{(2)}_{1}+\theta_2x^{(2)}_{2}+\theta_3x^{(2)}_{3}+b\\ y^{(3)}=\theta_1x^{(3)}_{1}+\theta_2x^{(3)}_{2}+\theta_3x^{(3)}_{3}+b\\ y^{(4)}=\theta_1x^{(4)}_{1}+\theta_2x^{(4)}_{2}+\theta_3x^{(4)}_{3}+b\\ y^{(5)}=\theta_1x^{(5)}_{1}+\theta_2x^{(5)}_{2}+\theta_3x^{(5)}_{3}+b\\ 上式では,パラメータが3つで学習データ数が5つの場合である.$x$の上添え字が学習データのインデックス,した添え字が入力データのインデックスとなっている.
AI関連のプログラミングや機械学習、ディープラーニングの世界では、線形代数が非常に重要なものとされています。理系の大学でしか学習することがない線形代数は、文系の人や学習したことのない人にとってはかなり難解なものです。それでもなぜプログラミングや機械学習に関係しているのか、今回はその理由などについて解説します。 線形代数とはどういうもの?
機械学習の勉強をするうえで数学の勉強は避けては通れません。 そもそもなんで数学が必要なの? 本当に覚える意味あるの? このようなこれが聞こえてきそうですね。 最近は便利なライブラリもたくさんあるし、それらを活用していけば数学の知識なんて必要ないのではないか…、とお思いの皆さんに数学の必要性や学ぶメリット、必要な知識などをお伝えしていきます。 そもそも機械学習で数学がなぜ必要なの? まず機械学習とは何かということを説明します。私たち人間は様々な経験を通して様々なことを学んでいきますよね。学ぶことをここでは「学習」と呼びます。この学習をコンピュータで再現しようとすることこそが機械学習です。 機械学習では、私たちで言う経験が「データ」です。データを通して何回も学習してパターンや特徴を見つけ出すことで、未知のデータに対しても予測することができるようになるのです。では機械学習ではどのように学習するのでしょうか。この学習をするために数学が登場します。 一例として関数が挙げられます。機械学習では得られたデータをもとに関数を作成しています。データを通して何回も学習した結果見つけたパターンや特徴を関数で表すのです。 機械学習において数学を学ぶメリットは大いにあります。以下、数学を学ぶメリットや数学のどの分野が必要なのかについて見ていきましょう。 機械学習で数学を学ぶメリットは?