4, 医療情報ネットワークのニューラル学習手法によるルーター構成

地方病院や救急車などのクライアントから基幹病院のサーバに, 高詳細な動画情報をリアルタイムに送信し利用する医療福祉ネットワークにおけるネットワークの最適化, 効率化を検討する. 従来, 動画像の配信はアナログ動画像を専用回線に流す形式に頼らざるを得なかった. しかし, ディジタルAV機器と動画圧縮方式の開発により高品質なディジタル動画像を配信することが可能となった. また, クライアントの多様性を確保するため, 専用回線ではなく, IPアドレスを用いたインターネットの利用が考えられる. インターネットを用いた医療情報の配信において, セキュリティの確保と通信速度の遅延は重大な問題である. 通信速度の問題において, とくに自然災害などの緊急時における通信速度の保証を考慮する必要がある. ネットワークの遅延を避けるため, パケットの優先順位を適切に定めるとともに, 最短経路を瞬時に選択しながらパケットを転送する必要がある. 本研究では, 最短経路を求めるアルゴリズムとしてニューラル学習法を用いた手法を提案する. 回路網における神経細胞をルータとみなし, ルータの性能や伝送速度を考慮した上で数式化し, パケットの到達時間を最小にするように各ルータからの出力パケットを決定する. ニューラル学習法を用いるため, 通信量の変化を学習することにより, 緊急時などにも柔軟に対応可能な経路選択が期待できる.