医療用深層学習アルゴリズムの研究は重要|科学っぽかったりサブカルだったり科学っぽい話だけどサブカルかもしれない話。ヴォイニッチの科学書の要旨、人工衛星の話題、菌の話題、科学の関連する鉄道の話題を紹介してます。患者の病状の診断は様々なデータの解析によって行われますので、AIの得意領域ともいえます。AIによる画像解析で医師では見つけにくい疾患の発見例も続いており、すでにAIは医師の支援になくてはならない存在ですが、今回は危険な肺疾患の診断に成功しました。スタンフォード大学研究チームが開発した診断システム「CheXNet」の成果を発表しました。このシステムでは10万枚以上の胸部X線画像のデータをもとに患者を診断します。同じデータを使った診断を4人の放射線科医とCheXNetが行ったところ、CheXNetは肺炎の発見において放射線科医より優れていました。2017年10月に日本の厚労省が発表したデータでは日本人における死因別死亡数で肺炎は第3位、9.4パーセントと悪性新生物(がん)、心疾患についで死者数の多い疾患です。現在のシステムは医師の診断結果を学習して画像処理で診断を行っていますが、深層学習アルゴリズムの開発も進んでおり、今後は医師による診断情報の無いデータを使って、医師に代わって診断を行うことも可能になりそうです。診断をAIに任せれば、お医者様は治療や回診に時間をその分割り振ることができるので素晴らしいことだと思います。骨折した足の定期検診に先日行ったのですが、2時間待ち時間があって、先生はレントゲン写真を見て「まだくっついてませんね」の一言でした。レントゲンを自動で撮影して、レントゲンビッグデータと個別の患者のレントゲン写真の経時変化についての画像の相関で治療度合いを出すのとか、すごくAIは得意そうですよね。»おびおのプロフィールAuthor:おびお会社員をしながら科学のコンテンツを作ってます。書籍とか、トークライブとか、セミナーとか、ネットラジオとか、Webコンテンツとか。シンプルテンプレート。