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

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    富士通研究所 肺炎のCT画像、AIが診断支援
     

     ■富士通研究所 コンピューター断層撮影装置(CT)を使った検査で、医師による肺炎などの診断を人工知能(AI)で支援するシステムを開発した。過去の症例データから類似の画像を数秒で探し出し、医師に提示する。医師が診断するまでの時間を約10分と、現在の約6分の1に短縮できる見込み。2018年度以降の実用化を目指す。


     対象としたのは、呼吸困難に陥る間質性肺炎や肺気腫など。断面画像からどの病気か判断するのは難しく、時間がかかる例も多いという。研究チームは、医師がCT画像をもとに肺をいくつかの立体的な領域に分けて異常な陰影がないか見ているのに着目した。この手法をAIでも採用し、広島大学が持つ約3万枚のCT画像データをAIに学習させた。


     この結果、異常な領域を素早く高精度に見つけ出せるようになった。過去の症例の画像データを使った実験では、医師があらかじめ正解としていた症例を、AIは約85%の割合で選ぶことができた。


    日本経済新聞:2017/6/25 21:10
    http://www.nikkei.com/article/DGXLASGG23H3V_V20C17A6TJM000/

    引用元: ・【医療】富士通研究所 肺炎のCT画像をAIが診断支援、症例データを数秒で医師に提示©2ch.net

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    1:
    入院している患者のうち誰が自殺しようと試みるか予測することはそう簡単なことではありません。しかし、ヴァンダービルト大学のコリン・G・ウォルシュ准教授らはこの問題に対する機械学習アルゴリズムを開発、人工知能によって自殺企図を高い精度で予測することに成功しました。

    Predicting Risk of Suicide Attempts Over Time Through Machine LearningClinical Psychological Science - Colin G. Walsh, Jessica D. Ribeiro, Joseph C. Franklin, 2017
    http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/2167702617691560

    no title


    Artificial intelligence to predict suicide risk proved accurate in initial tests ? Quartz
    https://qz.com/1001968/artificial-intelligence-can-now-predict-suicide-with-remarkable-accuracy/


    従来の「自殺予測」は精度に限界があったため、ウォルシュ准教授らはこの壁を機械学習を応用して超えることを目指しました。用いられたのはヴァンダービルト大学医学センターで「自傷や自殺のおそれがある」とされた5167人の電子カルテと、自殺未遂の既往例がない患者の中からランダムに選ばれた1万2695人の電子カルテ。


    この結果、人工知能は「この先2年で自殺を試みる可能性」の予測で80~90%、「来週自殺を試みる可能性」の予測で92%の精度を発揮しました。


    調査の中でウォルシュ准教授らのチームは、生体リズムの調節などで知られるホルモン・メラトニンの摂取が自殺リスクを算出する上で重要なポイントであることに気付きました。ウォルシュ准教授によれば、「メラトニンが自殺を引き起こす」というわけではなく、メラトニンを処方される状態、つまり睡眠障害が自殺リスクに関連すると考えられるとのこと。ただ、これはまだ仮説の段階だとのことです。

    no title

    http://gigazine.net/news/20170614-ai-predict-suicide-risk/

    引用元: ・【医療】自殺を試みる可能性がある患者を人工知能が9割の精度で予測(米ヴァンダービルト大学の研究) [無断転載禁止]©2ch.net

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    1:
    英オックスフォード大学人類未来研究所(Future of Humanity Institute)と米イェール大学の政治学部は、人工知能が人類の頭脳の可能性を超える日を評価した。論文は論文アーカイヴサイト「ArXiv」のプレプリントサーヴァーに公開された。


    研究チームによると、人工知能は人類の文書翻訳能力を2024年に、トラック運転手を2027年までに、フィクション作家を2049年、外科医を2053年に追い越す。人工知能が45年後に人類を置き換える確率を、チームは5割だと見ている。研究結果は人工知能分野における専門家350人以上を対象にした世界的な調査に依拠している。


    これより前、著名な英国の科学者、スティーブン・ホーキング氏は人工知能は将来的に人類を破壊する原因になる可能性があると述べた。

    https://jp.sputniknews.com/science/201706023706098/


    論文
    When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts
    https://arxiv.org/abs/1705.08807

    ★1の立った日時:2017/06/02(金) 23:12:22.70
    前スレ https://asahi.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1496511921/

    引用元: ・【AI】人工知能が人類を超える日が明らかに 翻訳者→2024年、トラック運転手→2027年、小説家→2049年、外科医→2053年に置き換え★6 ©2ch.net

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    1:
    【烏鎮(中国浙江省)=山川公生、小川義也】米グーグルの囲碁用人工知能(AI)「アルファ碁」と中国の世界最強棋士、柯潔(か・けつ)九段との三番勝負の第3局が27日、烏鎮で打たれ、AIが3連勝して幕を閉じた。グーグルは囲碁AIの開発は打ち切り、アルファ碁で培った技術の医療やエネルギー分野への応用に軸足を移す。


     柯九段は序盤からポイントを稼ぐ戦術を採ったが、途中、誤算があったようでアルファ碁にリードを許した。終盤に勝負手を繰り出したが、逆手に取られて大差で投了。対局後、「アルファ碁は完璧すぎた。苦しくてたまらなかった。ただ、今後も囲碁の真理は追究したい」と話した。


     アルファ碁を開発したグーグル傘下のAIベンチャー、英ディープマインドのデミス・ハサビス最高経営責任者(CEO)は「人間と対局するのはこれが最後になる」と語り、アルファ碁の事実上の引退を宣言した。


     ディープマインドがアルファ碁の開発に取り組んできたのは、囲碁が知的な盤上ゲームで最も難しいとされ、「AIの力を試す最適の舞台」(ハサビス氏)だからだ。同社は人間の脳をまねた「深層学習」と、AIが自己対局を繰り返す「強化学習」と呼ばれる2つの情報処理手法を組み合わせ、人間に頼らずに自分で勝ち方を編み出すAIシステムを作り上げた。


     アルファ碁は囲碁用に開発されたソフトだが、基盤となったシステムの実社会への応用はすでに始まっている。例えば、医療分野では英国で公共医療を提供する国民保健サービス(NHS)と提携。特定眼疾患の検出精度向上にAIを活用するプロジェクトが進む。


     グーグルのデータセンターでは、大量の熱を発するサーバーの冷却に使用するエネルギーを40%削減することに成功。英国の送電網を管理・運営するナショナル・グリッドと電力の需給調整にディープマインドのAIを活用する取り組みも始まった。


     人間が設定した目標と枠組みの中とはいえ、自ら考え、独創的な手を編み出すAIの登場には、「暴走」への懸念がつきまとう。高度化するAIを適切に管理する仕組みの重要性は今後、一段と高まりそうだ。
    http://www.nikkei.com/article/DGXLASFG27H7B_X20C17A5EA2000/

    引用元: ・【AI】囲碁AI、人間圧倒し「引退」 グーグルは医療・エネに応用へ [無断転載禁止]©2ch.net

     グーグル社の囲碁AI、人間圧倒し「引退」。 今後は医療・エネルギー分野に応用へ の続きを読む

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    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

     脳卒中の原因となる脳動脈瘤、AIが「確率9割超」で発見 - 東大のベンチャー企業「エルピクセル」 の続きを読む

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