【がん医療】膵臓がん発見にＡＩ活用　ＣＴ画像を学習―神戸大など [すらいむ★]

**すらいむ ★** · 2023/04/22(土) 21:30:37.08

膵臓がん発見にＡＩ活用　ＣＴ画像を学習―神戸大など

　神戸大と富士フイルム（東京都港区）の研究チームは２２日までに、人工知能（ＡＩ）を使ってＣＴ画像上で膵臓（すいぞう）がんを見つける技術を開発した。.
　専門医以外では気付きにくい初期のがんも検出できるという。
　チームリーダーの児玉裕三同大教授は「実用化されれば早期の発見や治療につながり、根治の可能性が高まる」と期待を寄せる。

時事通信　2023年04月22日05時52分
https://www.jiji.com/jc/article?k=2023042200118&g=soc

**名無しのひみつ** · 2023/04/22(土) 21:34:07.44

大谷翔平と熱愛疑惑…狩野舞子、ドレス姿に驚き「菜々緒？」「マジで超美人」「美人でスタイル良いなんて反則」
https://huii.georgiagun.com/0423/pxtw/1f9105.html

**名無しのひみつ** · 2023/04/22(土) 22:23:00.96

50目前なんだけど今さらがん保険を検討している公的補助などを活用してもやはり金はかかるしなぁと思ってな実際保険を使って治療した経験者などいれば必須な特約などアドバイスが欲しい

**名無しのひみつ** · 2023/04/22(土) 22:53:27.43

沈黙のカンゾウ

**名無しのひみつ** · 2023/04/23(日) 03:25:36.96

ビタミンＡの不足になるから
ＡＩがメタ知識としてビタミンＡがない場合
やはり野菜不足を糖尿病の原因に見てくるはず

**名無しのひみつ** · 2023/04/23(日) 03:31:14.91

はい、緑黄色野菜の不足は、膵臓がんのリスクファクターの一つとされています。緑黄色野菜は、ビタミンCやカロテノイド、ポリフェノールなどの栄養素が豊富であり、これらの栄養素には強い抗酸化作用があるため、細胞の酸化ストレスを軽減することができます。

一般的に、緑黄色野菜の摂取が十分でないと、がんを含む様々な疾患のリスクが高まるとされています。具体的に、緑黄色野菜の不足は、膵臓がん、肺がん、胃がん、乳がんなどのがんの発生リスクを高める可能性があります。

したがって、バランスの良い食生活を心がけ、緑黄色野菜を積極的に摂取することが、健康維持に役立つとされています。

**名無しのひみつ** · 2023/04/23(日) 03:31:43.73

緑黄色野菜に含まれるカロテノイドは、ビタミンAに変換されることがありますが、単に緑黄色野菜を摂取することで膵臓がんのリスクが下がるとは限りません。事実、緑黄色野菜を十分に摂取している人でも、膵臓がんになることがあります。一方で、緑黄色野菜の不足は膵臓がんのリスクを高めることが示唆されています。したがって、緑黄色野菜に含まれるビタミンAが直接的に膵臓がんのリスクに関連しているわけではありませんが、緑黄色野菜を摂取することでビタミンAを含む栄養素を摂取することができ、それが健康に役立つ可能性があるとされています。

**名無しのひみつ** · 2023/04/23(日) 11:33:21.50

集団健診や検診は人の目だけに頼っていると見逃しもあるんじゃないかと思う。
癌の人を見逃していたり。

**名無しのひみつ** · 2023/04/23(日) 11:38:35.84

腹痛で検査に行った時エコーでわかるとかで検査された

**名無しのひみつ** · 2023/04/23(日) 12:12:29.78

AIはAIでも前世代型だな
何で今ごろw

**名無しのひみつ** · 2023/04/24(月) 22:20:29.73

これ半年か1年前に見たけど
実用化を阻んでるのは何？

**名無しのひみつ** · 2023/04/24(月) 22:27:21.03

画像診断や物体検出なら前世代のCNNとかRNNでとりあえず十分

で、その画像から「どの部位に腫瘍があり、この範囲を、この順番に
切除する必要がある。そのための準備として」とか
文章まで出力するなら今の文章生成まで含めたAIが必要になる

**名無しのひみつ** · 2023/04/24(月) 22:29:28.23

消化管内容物が詰まったままの消化器の超音波診断映像から
腫瘍を検出出来たら凄いんだが、これは幾らなんでも無理だろうな

**名無しのひみつ** · 2023/04/25(火) 00:13:58.62

>>11
前、研究者の論文を読んだが癌の認識率が仮に９０％で専門医並みであったとしても
９０％が正しいかの最終判断は医師の責任となる。
そのため、AI診断の内容を再度、人間の医師が再確認する必要性が生じ、結果として
人間の医師の手間の軽減にはつながらない。そのため、現場へ導入されても時間の無駄
だとわかり最終的にはAI診断は排除されるとか分析されていた。
また、この手のシステムは学習データ作成のためのラベリングを専門医が行わなくては
ならず、開発工数が非常にかかることも開発を困難なものにさせている。
世界で初めて胸部レントゲンの癌診断のFDA認証を得たAIの会社の論文だと、学習データ
作成のために５名の胸部内科の診断医を雇い、数１０万件とかのレントゲン写真のラベリング
作業に５年かかったとか言っていた。

**名無しのひみつ** · 2023/04/25(火) 07:09:40.72

一般的な画像分類だとインドやケニアその他で
時給1ドルで作業させているが
医療に関するものをそういう値段では作業させられないからなあ

【がん医療】膵臓がん発見にＡＩ活用 ＣＴ画像を学習―神戸大など [すらいむ★]

【がん医療】膵臓がん発見にＡＩ活用　ＣＴ画像を学習―神戸大など [すらいむ★]