X線画像から異常を発見、深層学習が一部で医師を上回る結果に
畳み込みニューラルネットワーク（CNN: convolutional neural network）を使えば、体のいくつかの部位においては、放射線科医よりも正確にX線画像から異常を発見できることが示された。
スタンフォード大学の研究チームは、1万4982件の研究における4万895枚の筋骨格のX線画像データセットを用いて、畳み込みニューラルネットワークを訓練した。同研究チームの論文によると、訓練後の畳み込みニューラルネットワークは、放射線科医よりも正確に、指と手首のX線画像から骨折や骨変性などの異常を検出できたという。だが、肘、前腕、手、上腕、肩の異常を見つける能力は、依然として放射線科医の方が上だった。
放射線科医は絶えず人工知能（AI）から戦いを挑まれており、今回ほど良い結果にならないことも多い。著名なAIの研究者であるジェフリー・ヒントン博士はニューヨーカー誌に対して以前、AIの進化を考慮すれば、医学部は「今すぐ放射線科医の養成を止めるべきだ」と述べた。
オープンAIが「年齢予測」導入、子ども保護の責任誰が負う？
MITの学生は「世界を変える10大技術」から何を学んでいるか？
eムック 『2026年に注目「気候テック企業」10社』特集号
期待外れのCRISPR治療、包括的承認で普及目指す新興企業
書評：サム・アルトマンはいかにして「AI帝国」を築いたか
