AIによる画像診断が医療分野ではかなり進んできてます。DeepMindが、英国の眼科病院と共同で開発したAIを用いた眼疾患の診断システムではOCT画像を使って学習した人工知能（AI）は50種以上の目の疾患を94.5パーセントの精度で言い当てることができるとのことですし、ニューヨーク大学の研究者らがグーグルの既存のディープラーニングアルゴリズムを再訓練したところ、主要な2種類の肺がんを97パーセントの精度で判別できるようになったという報告もされてます。GoogleではすでにGooglePhotoで実施されているように画像中の顔、動物、物体などグーグルのオンラインサーヴィスにアップロードされたものを識別する技術が導入されているのですがそのアルゴリズムを応用したものだということ。
前述の眼疾患の事例は熟練の医師同等以上のレベルとのことですが後者の方は人間では区別できないほどの異常を感知できるように進化したとのことです… 人間では判別できない違いを見出すというのはいわば機械学習のブラックボックス問題と言われるもので特に生死を分ける診断において解釈が可能でないというのは議論となる点なのだと思われます。
こういった分野はこれからも増えていくようにも思います。今のところはツールとして非常に有効だと思うのですがどこまで人間がかかわるかという問題は特に生命倫理にかかわる分野では問題になるように思います。
ともあれ健康診断がAIにより効率化されていくのは時間の問題かと思われます。
A.I. Experiments: Making it easier for anyone to explore A.I.
前述の眼疾患の事例は熟練の医師同等以上のレベルとのことですが後者の方は人間では区別できないほどの異常を感知できるように進化したとのことです… 人間では判別できない違いを見出すというのはいわば機械学習のブラックボックス問題と言われるもので特に生死を分ける診断において解釈が可能でないというのは議論となる点なのだと思われます。
こういった分野はこれからも増えていくようにも思います。今のところはツールとして非常に有効だと思うのですがどこまで人間がかかわるかという問題は特に生命倫理にかかわる分野では問題になるように思います。
ともあれ健康診断がAIにより効率化されていくのは時間の問題かと思われます。
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