機械学習を用いた放射線生体影響のビッグデータ解析

Big data analysis of radiation biological effects using machine learning

神崎 訓枝   

Kanzaki, Norie

東京電力福島第一原子力発電所事故以降、放射線の生体影響への関心が高まっている。これまで、機械学習を用いて放射線生体影響の評価を行ってきたが、未だ明らかになっていない機構も多く、特に、低線量域での放射線影響については、議論が続いている。これらの議論を踏まえ、「環境のビッグデータとそのデータ解析技術」の特集記事として、機械学習の一種である自己組織化マップを紹介し、その応用例を挙げて、機械学習を用いた放射線生体影響のビッグデータ解析について解説する。本稿では、機械学習の有用性と課題について、低線量被ばくの生体影響評価や被ばくに関連したオミックス解析の可能性を議論する。

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