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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
Harlie Raethel | Unsplash
AI Is Continuing Its Assault on Radiologists

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。

 

jackie.snow [Jackie Snow] 2018.01.19, 13:42
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