Webディレクターtsushan’s blog

都内で大手アパレルのWebディレクターとして勤めているTsushanです。興味関心がある分野のアウトプットを増やすためブログを書いています。 当分はAIについて書いていきます。

【人工知能】AI事例 医療3選

ブログ見てくれてる方が増えてきてるのに、なかなか記事を更新されないでいました。大変申し訳ないと思いながら今日は記事を書きました。

 

今日は医療に関する事例を3つご紹介します。

 

現在医療では多くの人工知能の技術が使われています。

その中でもひときわ成果を出しているのが、画像認識の分野です。

 

みなさんご存知の様に、画像認識はかなり前から研究されている技術で、

インターネットの発達、ビックデータや処理マシーン能力の向上により

著しく成果を上げている分野になっています。

 

今日はその画像認識の分野でどのような医療事例が創出されているのか見ていきます。

 

がんの早期発見

Enlitic社(米国)ディープラーニングを用いたAIEnlitic」は、

画像検査の結果から、がんの早期発見や、診断スピードの向上、診断精度の改善などを可能にします。

 

これはディープラーニングを用いてレントゲン、CTなどの画像から、がんを検出します。肺がん検出率は、人間の放射線診断医を5割ほど上回るといいます。

総務省|平成28年版 情報通信白書|Enlitic(人工知能(AI)による悪性腫瘍の検出)

 

Enlitic社は現在総合商社の丸紅と独占契約を結び、日本のビジネス業界に201781日に進出しています。

 

肺炎の発見

「びまん性肺疾患」と呼ばれる疾患群は、間質性肺炎肺気腫など多くの疾患を含むことから、

CT画像の読影診断には豊富な知識や経験が必要になります。

そのため、過去の類似症例を効率的に検索する技術が求められていました。

 

そのため富士通研究所は、過去に撮影されたCT画像のデータベースの中から、

異常陰影の立体的な広がり方が類似する症例を検索する技術を開発し、

類似症例検索の正解率85%に成功し、診断時間を最大6分の1に短縮することに成功しました。

これからのCT画像はAIで診断支援!類似症例の正解率は85%、診断時間は6分の1 : FUJITSU JOURNAL(富士通ジャーナル)

 

皮膚がんの発見

一番目の事例とすごく似ていますね。腫瘍学専門の出版物であるアナルス・オブ・オンコロジー誌で発表されたこの研究で比較・検討されたのは、がん性と良性の皮膚病変の違いを見分けるトレーニングが行われたコンピュータと皮膚科医の診断内容です。

 

その結果、皮膚がんの診断において皮膚科医の精度が86.6%にとどまったのに対し、

コンピュータは95%を達成しました。

Man against machine: AI is better than dermatologists at diagnosing skin cancer | EurekAlert! Science News

 

 

この様に、今ディープラーニングによって、画像認識の精度が格段に進化しており、

医師をも超えるようになっています。

ここにあげたのはほんの一部の事例ですが、この様な画像認識の技術を使用した病気認識方法は、これから技術の進化および価格の定額化に伴いもっと普及すると思われます。

 

ただ、巷で言われているようなAIは医師を代替するようなことは、まだしばらくはないと思っています。理由として、医師に持たされている役割は病名の判断だけじゃないからです。この話をすると長くなるため、今日はここで終わりにします。

 

最後ご覧いただきありがとうございました。

 

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