メディカル速報

2ちゃんねる等の医療関連ニュースを中心に情報収集&備忘録用ブログです。

    人工知能

    1:
    東京大発のベンチャー企業「エルピクセル」(東京都)が、脳卒中の原因となる脳の血管のコブ(脳動脈瘤(りゅう) )を、磁気共鳴画像装置(MRI)などの画像から見つける人工知能(AI)を開発した。先端技術の「ディープ・ラーニング(深層学習)」で発見率を9割超に高めたという。


    同社は年内にも、病気の診断に深層学習を活用した国内初の医療用ソフトとして国に申請し、事業化を目指す。新開発の画像診断支援AIは、数秒間でコブの可能性が高い部分を判定し、コンピューター画面に赤く表示する。機械が自動的に画像などの特徴をつかむ深層学習の手法を応用し、放射線科専門医の診断の特徴を学ばせた。国内約10施設の医療機関の協力を得て試験運用し、発見精度は90%以上と実用レベルに達しているという。


    日本脳ドック学会などによると、脳動脈瘤は30歳以上の3%強に見られ、年間約1万2000人が破裂による出血で死亡。後遺症が残る患者も多く、破裂の危険性が高くなる直径5~7ミリ以上のコブを脳ドックなどで見つけて治療する必要がある。通常は、放射線科医がMRIなどの画像から、脳動脈瘤と血管表面にもとからある凹凸などと区別して診断する。


    だが、人手がかかり、診断件数には限界があった。青木茂樹・日本医学放射線学会副理事長(順天堂大教授)の話「人手不足の現場の助けになる技術だ。ただ、医学的に問題とならない脳動脈瘤もある。最終的な診断は医師に委ねるべきだ」


    深層学習
    脳の神経回路をモデルにしたAI技術。画像や音声、文章の認識精度を飛躍的に向上させ、スマートフォンの音声検索や、車の自動運転、囲碁のAIなどに幅広く活用されている。


    読売新聞(ヨミドクター) 4/24(月) 16:20配信
    https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170424-00010002-yomidr-sctch
    https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170424-00010002-yomidr-sctch.view-000

    引用元: ・【医療技術】脳卒中の原因となる脳動脈瘤、AIが「確率9割超」で発見 [無断転載禁止]©2ch.net

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    FRONTEOヘルスケア

    1:
     公益財団法人がん研究会などは1日までに、がん患者のゲノム(全遺伝情報)を解析し人工知能(AI)で最適な治療法や薬を選ぶシステムを開発すると発表した。一人ひとりの患者に合わせ、最も効果が高く副作用が少ない治療を医師に示すことで、がんによる死亡率の低減や医療費の適正化につなげる。2021年末の実用化を目指す。


     医療データ解析などを手がけるFRONTEOヘルスケア(東京・港)と共同開発する。同社が開発するAIが専門家が良質と判断した論文を読み込んで学習。患者の血液などを解析して得たゲノム情報と照らし合わせ、患者に最適な治療法が書いてある論文を探して医師に示す。


     まず乳がんと肺がんで研究を始める。保険の適用外だったり、臨床試験(治験)中だったりする薬も探すようにし、治療の選択肢を増やす。


     治療や治験の際、患者に内容を説明して同意書を取る必要があるが、患者や家族からは「難しすぎる」という声がある。AIが患者の理解度に合わせ説明内容を医師に示すシステムも開発する。

    http://mw.nikkei.com/sp/#!/article/DGXLASDG31H8S_R00C17A2CR0000/

    引用元: ・【医療】最適ながん治療、AIが指南 がん研究会など開発へ©2ch.net

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    公益財団法人がん研究会

    1:
    公益財団法人がん研究会(総裁:常陸宮正仁親王)などは1日までに、がん患者のゲノム(全遺伝情報)を解析し人工知能(AI)で最適な治療法や薬を選ぶシステムを開発すると発表した。一人ひとりの患者に合わせ、最も効果が高く副作用が少ない治療を医師に示すことで、がんによる死亡率の低減や医療費の適正化につなげる。2021年末の実用化を目指す。


    医療データ解析などを手がけるFRONTEOヘルスケア(東京・港)と共同開発する。同社が開発するAIが専門家が良質と判断した論文を読み込んで学習。患者の血液などを解析して得たゲノム情報と照らし合わせ、患者に最適な治療法が書いてある論文を探して医師に示す。


    まず乳がんと肺がんで研究を始める。保険の適用外だったり、臨床試験(治験)中だったりする薬も探すようにし、治療の選択肢を増やす。治療や治験の際、患者に内容を説明して同意書を取る必要があるが、患者や家族からは「難しすぎる」という声がある。

    AIが患者の理解度に合わせ説明内容を医師に示すシステムも開発する。

    http://www.nikkei.com/article/DGXLASDG31H8S_R00C17A2CR0000/

    引用元: ・医療業界に激震、常陸宮正仁親王「AIでガン治療するシステム作るわwwwww」 [無断転載禁止]©2ch.net

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    女医

    1:
    ◆医師234人が23種類の診断コンピュータに勝利! AIの実用化が進めば医師と患者の信頼関係も深まる

    オンライン版『JAMA Internal Medicine』(10月11日)によれば、「医師の診断精度はコンピュータが蓄積した症状プログラムよりも優れている」という事実が報告された。報告によると、ハーバード大学医学校のAteev Mehrotra准教授は、医師234人と、コンピュータによる23種類の症状チェックプログラムを対象に、仮想の患者45例の病態や症状を明示したうえで、正確な疾患名を判定させた。23種類の症状チェックプログラムは、メイヨー・クリニック、米国小児科学会(AAP)、英国国民健康保険(NHS)などがウェブで公表している診断情報や、iPhoneやアンドロイドのスマートフォンアプリが使用された。


    その結果、単一の疾患名の正答率は、「医師が72%」、「症状チェックプログラムが34%」。3つの疾患名の正答率は、「医師が84%」、「症状チェックプログラムが51%」。いずれも医師の診断能力は、症状チェックプログラムよりも優れていた。


    また、結膜炎や副鼻腔炎などの単純な疾患名の正答率は、「医師が65%」、「症状チェックプログラムが40%」と大差はなかった。しかし、がんなどの難疾患名の正答率は、「医師が79%」、「症状チェックプログラムが24%」と、医師が3倍以上の好成績を示した。この研究によって、コンピュータに対する医師の診断精度の優位性を実証したことになる。



    ◇コンピュータやAIが医師を超える日は来るのか?

    コンピュータやAI(人工知能)の進化が医師の診断能力を超える日が来るかもしれない――。
    そんな予測を裏づける研究や調査もある。しかし、この研究のように医師の診断能力の優位性を再確認した研究も重要だ。


    米国家庭医学会(AAFP)のJohn Meigs氏は「このような診断プログラムは、あくまでも医師の判断をアシストするに過ぎないので、医師の確定診断に取って代わることはない。ただ、医師の確定診断の後に、医師が膨大な量のデータベースを活用して、ガイドラインや治療プロトコルを検索したり、選別するためには役立つだろう」と説明する。


    また、Mehrotra准教授は「プログラムの診断精度が上がれば、気になる症状のある人が受診の必要があるかどうかをセルフチェックできる。医師に問題ないと言われても、コンピュータで自己判断できれば、患者も医師も時間を有効に使えるはずだ」と評価する。


    ただし、Mehrotra准教授はコンピュータやAIが医師と同じ診断レベルに到達する可能性も否定しない。「10~20年前なら、コンピュータに税金の処理を任せるのは不安だったが、今では毎年使っているからだ」と話す。コンピュータやAIは、どこまで医師をサポートできるのだろう?

    イメージ写真:no title


    (▼続きはリンク先の記事ソースでご覧ください)

    ヘルスプレス 2016.10.25
    http://healthpress.jp/2016/10/post-2625.html

    引用元: ・【医療】医師234人が23種類の症状チェックプログラムに勝利 医師の診断能力はAIよりも優れていたことが判明 [無断転載禁止]©2ch.net

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    ワトソン

    1:
    そして世界のAI市場は寡占状態へ
    小林 雅一

    IBMが社運をかけて商用化を進めているAIコンピュータ「ワトソン」が、「医療」をはじめ様々な応用分野で実力の片鱗を見せ始めている。

    ●“IBM Is Counting on Its Bet on Watson, and Paying Big Money for It” The New York Times, OCT.17, 2016

    上の記事によれば、最近発表されたIBMの四半期収入(revenue)は17期連続で減少したものの、ようやく下げ止まる気配を示している。中でもワトソンのような「AI(人工知能)」や「データ解析」など次世代ビジネスが、非常に高い伸びを記録し、同社の収益改善に貢献しているという。



    力づくで言語能力を習得

    ワトソンは2011年に、米国の著名なテレビ・クイズ番組「ジョパディ(Jeopardy)」に出演して、その歴代チャンピオン(もちろん人間)を打破することで一躍有名になった。IBMは元々、同クイズ番組に出場するために、つまり自社の技術力を最も効果的に宣伝するためにワトソンを開発したのだ。

    その際IBMは、古今東西の「歴史」から「文化」「政治経済」「スポーツ」「娯楽」に至るまで大量のドキュメントをワトソンに読み込ませ、クイズで勝つために必要な森羅万象の知識を授けた。その過程で培われたのが、いわゆる「自然言語処理」、つまり人間のように言語を理解して操る技術である。

    一般に自然言語処理は、1950年代にAIの研究開発が始まった当初から存在する伝統的な研究分野だ。昨今の世界的なAIブームの中、音声・画像などパターン認識の分野では「ディープラーニング」のような画期的なブレークスルーがあったが、自然言語処理では実はそれほど目覚ましい技術革新があったわけではない。

    実際、現在の自然言語処理は本当の意味で「言葉を理解している」わけではない。ある種の統計・確率的なテキスト処理によって、そう見せかけているに過ぎないのだ。

    しかしIBMは巨大企業ならではの強みを生かして巨額の資金を投入し、従来とは桁違いに大量の文書をワトソンに読み込ませるとともに、伝統的な自然言語処理の技術にもマイナーチェンジを積み重ねた。その結果、「クイズ番組に出演して回答する」といった特定の用途に限定すれば、それなりに使い物になる自然言語処理の技術が生まれた。

    つまり鮮やかな技術革新というより、資金と労力にモノを言わせて、力ずくで目的を達成しようとしたのだ。



    クイズ王から実ビジネスへ

    これが功を奏してワトソンがクイズ番組で勝利を収めると、バージニア・ロメッティCEOを筆頭とするIBM経営陣は「クイズ番組で培われたワトソンのAI技術を(クイズのような単なる娯楽、あるいは技術力を誇示するデモではなく)実ビジネスに応用できないか」と考え、それを実行に移した。

    たとえば「医療」「企業の経営支援」あるいは「(裁判の準備となる)証拠文書の解析」など、その応用領域は多岐に渡るが、IBMが当初から注力し、今でもワトソンの主力アプリケーションとなっているのが「医療」への応用だ。

    具体的には、米国の癌専門の医療・研究機関「Memorial Sloan Kettering Cancer Center」や、先端医療技術の開発を手掛ける「ブロード研究所」などとIBMは提携し、彼ら医療機関が蓄えた癌に関する大量の研究論文や「ゲノム(全遺伝データ)」などをワトソンに読み込ませて学習させた。

    つまりワトソンを当初の「クイズ王」から「医療のエキスパート」へと転身させ、これを医師のアシスタントに使おうと考えたのだ。

    前述のようにワトソンの「自然言語処理」能力は、「クイズ」あるいは「医療」のように特定の領域に絞り込んで、そのたびにチューニングし直せば使い物になる。なおかつワトソンは、人間ではとても処理し切れない大量のドキュメントを読み込んで、膨大な医学的知識を吸収できる。

    したがって、「ワトソンを医師のアシスタントとして使おう」とするIBMの発想は、とても理にかなっている。
    http://gendai.ismedia.jp/articles/-/50067?page=2
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    引用元: ・【人工知能】IBMの人工知能「ワトソン」、医者が思いもよらぬ治療法を続々発見[10/27] [無断転載禁止]©2ch.net

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