深層学習を使った研究に「スモールデータ」や「説明可能な」という言葉を使うのは、少々逆説的かもしれません。医療分野では高品質なビッグデータを集めることが極めて困難なのです。データの一貫性を保つためにデータセットを分類する複数の専門家を集めることが非常に重要です。このプロセスには費用も時間も、とてもかかります。線画像を合わせたものであり、それぞれが約40種類の画像からなっている。5名の神経放射線科医のチームがそれぞれを分類し、5種類の出血タイプのどれになるのかを特定した。モデルはそれぞれのスキャンを取り込む際に、分析の精度を上げるため変換を行った。画像のコントラストや明るさを調整したり、直前・直後の画像を精査して出血の兆候の中からアーチファクトを選り分けたりといったことだ。システムは非常に良好なパフォーマンスを示した。レトロスペクティブなセットでは専門的な放射線医師と同等のパフォーマンスを示した。プロスペクティブなセットである2番目のデータセットの評価においては、非専門家の人間よりも優れた正確さを達成した。このモデルのもう1つの新しい点は、その説明可能なデザインである。システムにレビューをさせ、5つの出血タイプの特徴それぞれを明確に示すスキャンを訓練用データセットから強調表示させた。アルゴリズムが下した予測には、類似の分析結果となったスキャン画像グループが添えられる。システムはいつの日か熟達した臨床医にセカンドオピニオンを提供できるようになるかもしれない、もしくは施設や医療プロバイダに熟達した神経放射線科医がいないという場合に介入できるかもしれないと述べる。神経放射線科医の訓練を受けた頼れる「バーチャルなセカンドオピニオン」が利用できるようなれば、そういったサービス提供者により多くの効率性や自信、手助けを提供できるようになり、患者も適切な手当てを受けることが確実にできるようになるでしょう。間もなくチームはこのシステムを臨床領域にも展開し、そのパフォーマンスをより多くの症例でさらに確認する計画である。博士は、マサチューセッツ総合病院における研究はすでに「こういったツールの適用を広める」ことを見越したプラットフォームに取り組み始めていると述べた。これを実現しようとしている。提携し、カリフォルニア州ストックトンに位置するパシフィック大学のキャンパス内に自動運転ロボットを配置した。これを実現しようとしている。提携し、カリフォルニア州ストックトンに位置するパシフィック大学のキャンパス内に自動運転ロボットを配置した。氏は、以下のように話している。迎えることができ、とても嬉しく思っています。生んだこの革新的なテクノロジーは、学生はもちろんのこと、スタッフ、教授陣のキャンパスライフの質を高めています。間食用の飲食物を手に入れる新しい方法を受け入れているのです。1回の充電で20マイル以上の距離を走行し、暗闇や悪天候の中でも自律移動ができるようヘッドライト付きカメラを搭載。急な坂道にも対応できる全輪駆動である。対応アプリで商品を注文することができ、175エーカー(約71万平米)ある大学キャンパス内に存在する50か所の配達エリアから1か所を指定する。氏は以下のように語った。ローンチし、将来に向けて大学の間食文化を変えることを嬉しく思います。ブランドの力を融合させることで、今日の野心あふれる大学生により良いサービスを提供する唯一無二のチャンスを得たのです。同様、自律走行で歩道や街路を進み、1回の充電で最大50ポンドの荷物を25マイル運搬することが可能だ。豊富な資金を持つ複数のスタートアップが存在する。無人車で占められるようになるだろうと予測している。