「もっともらしいウソ」をなくした“信頼できる”AI、Google「CoDoC」開発 医療診断に活用

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 Google DeepMindやGoogle Researchに所属する研究者らが発表した論文「Enhancing the reliability and accuracy of AI-enabled diagnosis via complementarity-driven deferral to clinicians」は、“医療画像をAIと人のどちらが診断した方が良いかを判断するAIツール”を提案した研究報告である。 「CoDoC」（Complementarity-driven Deferral-to-Clinical Workflow）

[lostnamer]

何でもかんでもAI一本化して全部解決させようとするのでなく、信頼性が低いケースの場合は評価値判断をせず人に委ねるという意思決定を行う、これは次世代AIの方向性として標準化してほしいな。電人ハイブリッド。

[Helfard]

“CoDoCを複数の実世界データセットでテストした結果、例えばマンモグラフィーのデータセットにおいては偽陽性判定の数を25％減少させた” ほー。

[misshiki]

““医療画像をAIと人のどちらが診断した方が良いかを判断するAIツール”を提案した研究報告”

[honeybe]

孤独な蠱毒(何

[triggerhappysundaymorning]

「確度が高い診断だけ出来ます」って要するに「誰が見てもすぐわかる奴だけ診断できます」ってコトではなく？/ネーミングは「副医者」のもじりなんだろうか。

[mur2]

知らんけどと言わないAIちゃん

[hisawooo]

キターーー

[ghostbass]

蟲毒？

[sophizm]

AIはね、誰にも邪魔されず、自由でなんというか救われてなきゃあダメなんだ。独りで静かで豊かで……

[Seamless]

高い信頼性の時はAIが診断し、低い場合はでっち上げるではなく医師に委ねる選択を取らせる。マンモグラフィ診断で偽陽性判定数を25％減少させた。