コロナをＣＴでＡＩが判定するために、今ＮＩＩがしてることを

６月１３日、

NIIオープンハウス2020　基調講演2

で紹介していたのでメモメモ

---

■ごあいさつ
・ことしはおんらいんだぜ！

■「NLPオープンコラボレーションによるCOVID-19世界情報集約サイトの構築」
・新型コロナうウィルス
　オンライン会議・講義
　オンラインコラボレーション
　未曽有の事態
　世界には先行事例・兆候
　　　　↓自然言語処理をつかって
　NLPオープンコラボレーションによる
　COVID-19世界情報集約サイトの構築

→４月から一般にも公開
　　カテゴリ
　　　Ｘ
　　国・地域
　でアクセスできる
　　国・地域
　　　Ｘ
　　カテゴリ
　でも

構築フロー
　サイト収集：クラウドソーシング
　クローリング
　機械翻訳
　カテゴリ分類：機械学習
　世界情報ＤＢ
　インターフェース

サイト収集（クラウドソーシング）
　信頼できる情報は、その国の人は知っている
　→クラウドソーシング

情報サイトクローリング

機械翻訳の運用
「みんなの自動翻訳」
　ＷｅｂＡＰＩからも利用可能

クラウドソーシング（国内）によるラベル付け
記事カテゴリの自動分類

ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇによるＮＬＰの進化
・意味評議
・Attention
・プレトレーニング

きっかけ
Word2Vec(013)
Ｎｅｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ
→ＲＮＮ

Attention：着目するところを決める

ＢＥＲＴ：
たくさんの層でアテンション→Transformer
↑
単言語で：ＢＥＲＴ
　様々なタスクでのFine Tuning

問題：
　Ｄａｔａ　Ｈｕｎｇｒｙ

記号処理の融合

論文からのマルチホップ関係知識抽出

先ほど紹介したサイト
　ファクトチェック記事もある

■Ｔｗｉｔｔｅｒデータ
・ＣＯＶＩＤ－１９に関する社会の反応を観察可能
　　必要・不要
　　不安やおそれ
　　非難、差別、いやがらせ
　　どんな議論
・非難・差の別対象の変遷
　自分が気に入った情報しか見ない→コロナも

Ｑ：バイアスがかかった発言は
Ａ：最近そういう研究アリ

■Ｊ－ＭＩＤ基板上でのCOVID-19検査の状況、AI解析への期待
医学放射線学会の取り組み

・Ｊ－ＭＩＤ：ＣＴデータを集めている
　基盤システム

・蓄積順調　1億3千枚

・ＣｏｖｉｄのＡＩを企画

・新型コロナウィルス感染症での画像診断の有用性
　網状→収縮
・ダイアモンドプリンセス号のＰＣＲ陽性症例に対する胸部ＣＴ
　→症状が出る前から判断できる可能性
　　（ＣＴで陽性にならないこともあるが）
・ウイルス性肺炎サーベイランス
　放射線診断専門医がＷｅｂベースで
　パンデミック：ビッグデータ役に立つ
→迅速にＡＩで判断
・ＮＩＩと密に

■医療ビッグデータセンター
・医療画像収集とＡＩ解析の必要性と課題
　　コンピューターによる支援が期待
　　医療関係者不足
　→ＡＩで肩代わり
　　　→データどうする。技術日進月歩
　　　→これにチャレンジ

・深層学習のための画像データ・一般画像
　大量の学習データ
・医療画像データ
　正解データは？普通の人が見てもわからない
・一般画像
　インターネットから
　ラベル付け：一般の人でも
・医療画像
　収集難しい
　専門医でないと

医療ビッグデータ研究センター
・ＡＭＥＤプロジェクト
　「臨床研究などＩＣＴ基盤構築・人工知能実装研究事業」
・ＲＣＭＢの２つの柱
　クラウド基盤の機能
　　大量の医療画像データの収集・蓄積・解析
　ＳＩＮＥＴを使っている（これないとできない）
　1億枚以上、開発者１００人以上

・ＡＩ画像解析技術
　課題拡張、問題の詳細化

・眼底疾患４クラス検出：日本眼科学会
・ラベル付き学習データを一括生成
・肺がん検出と分類
・学習データの不足
　　→ＧＡＮ利用して病変画像を生成・合成
・大量データによってできるようになった研究
　　通常のＣＴ（造影剤なし）血管の推定
　　内視鏡
・社会還元：がんハイライト

・ＣＯＶＩＤ－１９への対応
　機械学習による解析
　　
・肺野自動セグメンテーション
　正常領域と炎症領域
・ＣＴ像から分類→高い精度
　ＣＴ像→ＰＣＲ：あまり制度でない