農研機構は、判断の根拠を示すAIを開発した。ジャガイモの葉の画像から95%以上の精度で病気を診断でき、病気の根拠となる画像部分を示すという。});この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。農研機構は2020年1月23日、農作物の病気診断時に、その根拠となる画像の特徴を表示するAI(人工知能)を開発したと発表した。これまでのAIの多くは、学習した特徴や学習に基づく判断の根拠が、利用者には分からない。農研機構は、AIの判断を人間の意思決定の参考にする場合などその根拠が必要となるケースが次々と出てきており、判断の根拠を説明可能なAIへの社会的要請が強まっているとしている。開発したAIは、ジャガイモの葉の画像から病気を診断する。いう3つの領域の特徴を抽出する。オートエンコーダーを用いて病気診断の根拠となる特徴を可視化する。開発したAIの概念図(出典:農研機構)オートエンコーダーは、ニューラルネットワークを用いたデータ圧縮手法。入力データをニューラルネットワークによって符号化した後、出力データが元のデータと同じ次元になるようニューラルネットワークによって復号する。入力データが画像ならば、出力データも同じ大きさの画像になる。その際、入力画像と出力画像の差が小さくなるように学習させることで、中間層に次元圧縮したデータ(特徴)が生成される。病気の葉の画像を学習に用いれば、病気の特徴が中間層に蓄えられる。宮崎大学とNTTデータ宮崎大学とNTTデータは、米国人患者のデータを学習させたAIが、日本人患者に適用可能であることを実証実験で確認した。腎ガンについては、高い診断性能が確認できたとしている。米英で疾病の「診断」を下すAIドクターが登場。米英で疾病の「診断」を下すAIドクターが登場している中、日本の医療はどう変わりつつあるのだろうか。EIRL(エイル)」を発表LPixelは、医療現場の画像診断を支援する技術「EIRL」を発表した。医療画像診断を支援するという。メールマガジンをご購読ください。申し込みページへITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。