【人工知能】AI、ディープラーニングで医師より正確に皮膚がん発見 研究［05/29］
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【5月29日 AFP】人工知能（AI）と皮膚科医が正確かつ迅速に皮膚がんを発見する対決を行ったところ、
AIに軍配が上がったとする研究論文が29日、英医学誌「Annals of Oncology（腫瘍学年報）」に掲載された。
ドイツ、米国、フランスの研究チームはディープラーニング（深層学習）の一種である
畳み込みニューラルネットワークというAIを使ったシステムに10万枚以上の画像を示し、
皮膚の病変が良性か悪性か識別できるよう学習させ、
17か国の皮膚科医58人と競い合う形でメラノーマ（悪性黒色腫）か良性のほくろかを識別する画像テストを実施した。
結果、画像から正確に皮膚がんと診断できた割合は皮膚科医が平均で86.6％だったのに対し、
AIのシステムは95％に達し、研究チームによると「畳み込みニューラルネットワークがほとんどの皮膚科医をしのいだ」という。
テストに参加した皮膚科医の大半は5年以上の経験を持つベテランで、他は19%が経験2〜5年、29%が経験2年未満だった。
論文の第一著者であるハイデルベルク大学（Heidelberg University）のホルガー・ヘンスル（Holger Haenssle）氏は、
「畳み込みニューラルネットワークが見落としたメラノーマの数は少なく、
皮膚科医より検知能力が高いということになる」と指摘。
また「良性のほくろをメラノーマと誤って診断することも少なかった」といい、
「不必要な手術を減らすことにつながるかもしれない」との考えを示した。
ただ、患者や皮膚の病変に関する情報をさらに与えると皮膚科医の診断結果も向上したといい、
AIは皮膚がんをより早く、かつ簡単に診断し、
手術による早期の除去を可能にする便利な技術となり得ると研究チームは結論付けている。
研究チームによると、世界各国で年間およそ23万2000人がメラノーマを発症し、
死者は5万5500人に上るという。(c)AFP
AFP
http://www.afpbb.com/articles/-/3176420 もう医者はイラン。ＡＩに任せておけ。安くつく。財政赤字も減少。 >>5
医者がいらんのではなく、医者が楽になる、診断が正確になる
僻地医療もAI＋インターンでもなんとかなるようになる そうそう。医者は接客業だ。この部分はAIには置き換えられん。 人間の医師はまともに勉強しないしな
1日に100本の医学論文を読んで理解してる人間の医師を一人も見た事が無いぞ 診断もAIのほうが早いし正確だ。というかはやくデータベース作って症状いれるだけで診断できるようにしろください。
過去〜現在の世界中の膨大な数の症例を蓄積し学んで診断する、ＡＩ。
人間には絶対かなわない。
かつて「いや、ＡＩには理解できない微妙な部分があるわけで、そこが大切・・・」などと
見苦しい言い訳してる医者(?)が5ｃｈで結構いたが、囲碁も将棋も昔は同じこと言われてたんだよな。
それで今はどうよ？ｗ
ＡＩには敵わない、そのＡＩをどう利用して診療の質をあげるか？
こういう問題意識をもてない医者は化石なみ、医療費の無駄だからさっさと引退しろ！ この前足のうらにでっかいほくろあったんで
びくびくしながら病院行ったら血豆だった
AIのおかげで人類は思考停止になる
考えてもムダだからな 電話交換手が機械に置き換わったからといって、職が無くあぶれた人間などいない
活字拾いが機械に置き換わったからといって、職が無くあぶれた人間などいない
切符切りが機械に置き換わったからといって、職が無くあぶれた人間などいない
無知は歴史から学ばない となると、必要な医師の数は大きく減少していくね。
収入水準は変えずに人数を減らすことができるし、遠隔地医療や在宅医療が発展するし、いい事だらけだ。 そもそも医者がいないとディープラーニングの元データもないし、
確定結果もだせないから。医者が要らないとか言ってるバカはAIを何も理解してない。 >>13
検査機器とAIがあれば内科医いらなくなるかもね。 >>10
こんな頭悪いレスも久しぶりに見る…いじめられてただろ？ >>22
現状不足しまくってんのに何言ってんだ馬鹿
AIの助力があってようやく満足のいく人数になるんだよハゲ
医師、特に内科医になるハードルが下がるだけ 日本でこの辺の法整備はこの先20年は無理
今の医師会ならAIに無理やり誤診させてでも医者の身分と生活水準は死守すんだろ なんで科学+の連中ってAIって単語が出てくると夢の万能機械
みたいな幻想を語り始めるの？ 内科、皮膚科、泌尿器科辺りはAIで自己診断させて薬局から直接薬もらえる様にしろよ
それでも駄目な時医者にかかれば良い がん細胞の生検って経験値の高い医師でないと見分けがつきにくい場合が多々あるらしいが、
人工知能ではどうなんだろうか？ AI 爆走中
だだだだーーーーーーーーーーーーーーー 医者にいっても待たされるだけ。
とっとと薬くれよ、
どうせ研究できんかったんだろ。 医師の診断をAIで検証してくれという人が増えそう
そもそも今までこの手の自動検証システムがなかったのは異常だと思う ある市民病院を受診したら、大卒直後のような若い先生が現れて
パソコンの前に向かってパソコンの画面を見て私に質問。
どうやらパソコンの画面を見てマニュアル通りの質問をしているようだった。
おそらく医学会の診断基準に沿って作成されたソフトウェアがあり、
その指示どおりにやっているようだった。
これはもうルーチンワークっぽい。これなら人工知能でなくても
完全に自動化できそうだと思った。 健診に高画質全裸撮影が加わるな
そして何故か若い女性の画像たけが流出する AIの誤診は誰が責任を取るか？
自動運転のドライバーと同じ。
日本は先に進めない。 読影医待ちとか時間無駄だから早く全世界でネットワークで瞬時に判断して欲しい。
あと本郷の大腸内視鏡のクリニックの患者体験談に、医科歯科大の先生数人がポリープ1つ発見出来なくて、
念のため患者が別の医者に行ったら、見つけづらい扁平なポリープ数個取ってくれて、うち1〜2個がガンだったって。
ヤブ医者は何人掛かっても無駄だから、読影だけは全国一律でAIに任せたいわ。 >>39
それこそ自己責任で良いよ
不安な奴は医者にかかれば良いだけ 今後数十年で外科医がロボットに置きかわるよ
まず、優秀な外科医は腕が2本しか無く、優秀な部下を数人引き連れて手術を行うけど、
ロボットは腕の本数に制約無いからね
あとは切って貼って摘んで塗ってだけど、この操作も神業的な外科医でも指の太さが1cmはある
しかしロボットには指の太さに制約無いからね、もちろん本数にも
そして優秀な外科医は国内に一人しか居ないけど、ロボットは量産できるからね
将来的に外科医がロボットに置き換わらない理由が無い AIというからおかしくなる。
皮膚がん判定を今まで正確にできる装置が完成した、と言えば何の違和感もない。
騒ぎすぎ。 30年以上も昔からガン診断系にはニューラルネットワークが使われてきたけど、
この30年で計算量が1万倍以上になったのと、画像の解像度が上がったおかげで
実用レベルの製品が容易に作れるようになった、というお話。 >>46
それいいね
30歳を超えてから出来たホクロがあるんだけど、良性なのか悪性なのか
写真を送るだけで診断してくれるならありがたいね
1枚診断するごとに千円くらいなら払ってもいい
何を送っても「皮膚ガンの疑いがあります！ いますぐこちらにお電話を！」
と返すサイトが雨後のタケノコしそうだけど >>47
AIでも１枚の写真だけで判断するのは難しいんじゃないかな？
でも、確かオーストラリアの水泳選手だっけ？
ファンがほくろが大きくなってるのに気付いて皮膚ガンとわかったの
数年前の写真と比較して大きさが変わってないかなら人間の目でもわかると思うが 皮膚ガンはよく見れば見分けられるらしい
医者も老眼で高齢化が進んでるってことか >>28
それだけ科学の基礎教養のない連中が科学＋に一杯いるということです >>12
既にNCD等のデータベースがある
http://www.ncd.or.jp
医療は金かけられると言うこともあってこの手のデータベース化かかなり早くからやってる
てかそう言うデータがあるからAIがディープラーニングできるわけで... >>34
> そもそも今までこの手の自動検証システムがなかったのは異常だと思う
自動じゃないけどそれってセカンド・オピニオンでしょ
これからはAIセカンド・オピニオンとかが当たり前になるかもね 黒人とゴリラを見分けられないのに、皮膚がんは見分けられるんだなｗ不思議！ 畳み込みって要するに計算能力生かして膨大な過去データから特徴抽出するやつだよね。 >>54
黒人とゴリラの診察記録あるの？
顔以外になにかデータ入れた？
何件のデータを種にしたの？
顔は正面のみ？
ねえ教えてくれないかな >>49
新しい診断方法を提示するようなもんじゃないよ >>44
装置というもんでもない。
実体はデータ判別プログラムと診察記録。 見てきたかのように嘘つくひとは、無料だから一度くらいamazon . microsoft
のmachine learning使ってみればいいのに。
サンプルデータつきの参考書も出てる。
畳み込みのdeep learningは使えないけど、複数のバラメータを持つデータ突っ込んで評価方法教えてあげて、
あとは学習結果を反映するタイミングだけ与えてやれば運用しながら正規分布データを更新しつつ、
予測データや判別結果を貰えることがわかると思う。 >>59
不思議じゃないでしょうというお話だよ。
診断データの蓄積が種になって、人が紙相手に総当たりで診断に繋がる条件をさがすのが畳み込みの仕組みだよ。
どうしてゴリラの画像判断を比較に持ってきたか、それこそ不思議だなあ。 >>61
＞画像テストを実施、とのことだから純粋に画像だけを頼りに診断してるんじゃないの。
黒人とゴリラを写真だけで判別するのと似たようなもんだろ。まぁ単にグーグルのAIよりも
このAIの方が優秀だっただけかも知らんが。 >>62
じゃあ不思議でもないじゃん。
ゴリラの話は何枚の画像だかわからないんでしょう？
これの場合、記事に10万枚の写真を示したというよ。
畳み込みなんだから答えとなる診断結果も合わせてね。
それと同じことをゴリラでやってないなら、結果が違って当たり前じゃない？
あと、うろ覚えだけど、ゴリラの判別は失敗が目立っただけでそう多いという話でもなかったよね？
ゴリラと人の判別だけでもないし、人も黒人だけでもなかったはず。
あなたも書いてたよね、画像判定なら同じようなもんだって。
同じようなもんなら評価やサンプルがどうなってるか考えるべきだよね。
なんだか不思議。 素人がネットで２，３日検索した付け焼刃の知識に負ける医者が多いのが現実 >>64
素人が10万枚の診断結果つきの画像をネットで収集できるの？
ハードやプログラムとかほかにもいろいろあるけどまずはそこから。 医療関係者？
経験と設備で勝ってるってｗ
残念過ぎる視点だ 医学はAIに向いてる
DBを作ってきた先人達の賜物だよ 医者の特権無くしてプログラマに診断も投薬の決定も任せた方がはるかに正確かつ効率よく医療を隅々まで届けられる ネットで情報仕入れてから、町医者へ行くから、
無能な町医者は機嫌悪い 警察も導入しろよ！
ボケの警察は軽犯罪やネズミ捕りの摘発だけ熱心で、重大凶悪犯罪は直ぐ迷宮入り。
未解決事件を人工知能にディープラーニングさせて解析すると、いくつかの未解決事件は同一犯の犯行の可能性を見つけてくれるかもしれない。
事件の犯行手口、犯行時間、凶器、状況証拠…などを読み込ませる。
また、解決済で犯人逮捕した犯罪と関連付けると、未解決事件も「この未解決事件の犯人は、この解決済み事件の犯人と同一犯である確率95％とはじき出してくれる。」
もう犯罪事件なんて記録取ってから何千万件もあるビッグデータだろ。
そんなビックデータを全部把握して、関連を調べるなんて人力では無理。
犯罪捜査こそ人工知能を活用すべきだ。
>>73
すでに症状から診断候補をあげるソフトはあるが、確率の高いものから低いものまで
何十と候補が示される。確率上位3つに絞って検査追加すれば、まれな疾患見逃しても
無責、というような仕組みがさっさとできて欲しいとは思う。いちいち勉強する手間が
省けるし、毎日つみあがっていく医療情報を医者一人が把握するのはいずれ限界が来る。 この手の病気は、AI得意そう。
もっとネット経由で気軽にやらせてほしいけど
ガン、皮膚科医はお金儲けできなくなっちゃうから
そのへんは出し惜しみしそう 日本の場合、徹底的に考え尽くして、リスクを考慮して
ある程度の基準に達しないと販売できない
欧米諸国はそんな日本という国のシステムを見抜いて
新しいビジネスモデルを発見して、世界をまたネットで支配しつつある。
その新しいビジネスモデルとは、日本の企業の動向をつねに監視しつづけて
彼らが開発し進んでいるもので、欧米レベルではとっくに安全基準を満たして
おり発売してもいい状態なのに、日本の安全基準に達してない状況のものを
発見次第、それを盗み、先に販売してしまうビジネスモデルである。
このビジネスモデルの素晴らしさは、
世間的にはイノベーションと言われて尊ばれることと、
もしなにか不具合があっても、日本の無償の尻拭いという保証付きだということである。
彼らはこのビジネスモデルを発見してから、ゼロかなにもいっさい
考えなくなり、日本を、日本人をずっとじっと監視することが仕事になってしまった。
スノーデンが暴露したのは、本質的にこのビジネスモデルのことだった ガン発見が遅れて亡くなった親戚がいます
精確な診断ができるというのであれば正直嬉しく思います 内科診断＆処方なら完全自動運転よりも実用化が早いかもね
外科手術はもっと先だろうけど 将来的に医者って仕事は無くなって介護の職員の方が増えるかな。医者って仕事は人工知能とロボットで代替が可能で、その方が信用できるという悲しき現実。真顔
T.M.labo〜情報強者への道〜
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本気でマスコミを潰す掲示板
http://jbbs.shitaraba.net/news/6183/
集団ストーカー被害者が団結する掲示板
http://jbbs.shitaraba.net/news/4492/ >>75
なんで三位が閾値なの？
大好きなゴリラがそう言ってた？w不思議！ >>71
俺とかまさしくそれだな。
病状からググって病名候補を絞ってから医者に行く。
だって、医者に相談しても病名すら分からなかった。
医者も自分の専門以外は全然使えない。
視野が狭いんだよね。 10万枚の画像を学習させたとする。
それで診断対象の画像がその10万枚のうちに含まれていれば、
的中率100％を実現することも不可能ではない。 >>87
それ出来レースじゃんw
学習って基本、正答を人が教えてあげるんだよ。 >>5
細かいようだが、
安くあがる⇔高くつく
な。 >>80
医者の品質の差が激し過ぎるし、
人によってまるで違う事を平気で言う。
多くの医者を見れば見るほど信用出来なくなる。
医者を評価できるのが医者だけってのが間違いだと思う。
将棋だってAIによる補助で優劣をわかり易く分析出来るように、
医者の対応を評価するシステムならもう可能では無いのかな？
ヤブ医者をAIが駆逐してくれる日が来る事を願う。 >>87
技術的なところで言うと、ならない（ように学習させる） そりゃそうだろうな
医療のAI化はここからだろうね あと5年もしたら画像診断はコンピュータのスクリーニングが
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