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ＺＭＰとＺＭＰ関連銘柄を語るの掲示板
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>>13993
⬆スーパー財前教授
【AIでがん発見、熟練医並み 見逃し防止へ医療機器承認】
1/12(火) 6:30
朝日新聞社
国立がん研究センターは、人工知能（AI）を使って大腸の内視鏡画像から早期の大腸がんやがんの手前の段階のポリープを見つけることに成功し、医療機器として承認されたと発表した。25万枚の画像を使った学習で、熟練医なみの実力を備えたという。
国がんによると、大腸がんになりうるポリープの発見率が1%上がれば、命にかかわる大腸がんが5%減るとされる。
医師の技術のばらつきによる見逃しを減らそうと、国がんとNECは共同でAIを使って診断を補助するソフトウェアの開発を進めてきた。
国がんの山田真善医師らは、約1万2千種類の早期がんやがんになる前のポリープの画像25万枚分をAIに学習させた。
有効性を検証したところ、判断しやすいタイプの病変は95%を正しく検出し、熟練医と同等レベルに達していた。判断しにくいタイプの病変でも78%を検出した。山田医師は「人間が認識しにくいタイプの画像をさらに学習させて精度を高めたい」と話す。
大腸の内視鏡画像をAIが診断補助する医療機器は、内視鏡メーカーのオリンパスや富士フイルムに次いで三つ目の承認という。
関連リンク
【AIは医師を超えるのか？ 医師に聞く】
https://news.yahoo.co.jp/byline/mamoruichikawa/20171217-00079287/
出典：市川衛2017/12/17(日)
i_m*****
>>11530
⬆スーパー財前教授
【深層学習アルゴリズムは医師よりも優秀、肺炎のX線画像診断で】
https://technologyreview.us11.list-manage.com/track/click?u=ab6f23cf2f972cc0b7d498197&id=a7a4faed1f&e=deeb1c784d
人工知能（AI）が人間より優れている分野が次々と報告されているが、今度はそれに危険な肺疾患の診断が加わった。
スタンフォード大学の研究者たちは、アーカイブ（arXiv）に投稿した新しい論文で、畳み込みニューラルネットワークを用いて開発した診断システム「CheXNet」の成果について説明している。CheXNetの訓練には、公開されている10万枚以上の胸部X線画像のデータセットを用いた。X線画像にはそれぞれ、画像に現れている14の異なる疾患に関する情報が注釈として付与されている。研究者たちは、4人の放射線科医にX線のテストセットについて診断してもらい、CheXNetの診断と比較した。すると、CheXNetは肺炎の発見において放射線科医より優れていただけでなく、アルゴリズムを拡張すると、他の13の疾患の識別能力も向上した。
米国では毎年5万人が肺炎で死亡しており、早期発見により死者数の減少が期待できる。肺炎はまた、世界全体の子どもの死因として最も多い単一の感染症でもあり、2015年には5歳未満の子ども約100万人が死亡している。
この論文の共著者であり元バイドゥのAI研究の主任研究員だった同大学のアンドリュー・ング教授は、AIは今後ますます医学に役立つだろうと考えている。ング教授は以前、心電図（ECG）データで訓練をすることで人間の専門家よりも正確に心臓の不整脈を識別できるアルゴリズムの開発に取り組んでいた。ネイチャー誌に最近掲載された別の深層学習アルゴリズムは、皮膚科の認定専門医と全く同じように癌性皮膚病変を発見できた。
特に放射線科医は、しばらくの間、AIから目が離せないだろう。これまでの研究によると、AIはCTスキャン画像の問題点を特定する上で、医師と同等かそれ以上に正確であることが示されている。深層学習の先駆者の一人であるジェフリー・ヒントン博士は、AIの進歩を理由に、医学部は「今や、放射線科医の養成は止めるべきだ」とニューヨーカー誌に語っている。
（以下略）