がんの未知なる特徴をAIが発見

理化学研究所（理研）革新知能統合研究センター病理情報学チームの山本陽一朗チームリーダー、日本医科大学泌尿器科の木村剛准教授らの共同研究グループは、医師の診断情報が付いていない病理画像から、がんに関わる知識をAIが自力で獲得する技術を開発し、がんの再発の診断精度を上げる新たな特徴を見つけることに成功しました。 本研究成果は、手術後の高精度ながんの再発予測法として、個々に合った治療選択に生かせるとともに、画像から新たな知識を獲得するための自動解析手法として役立ちます。さらに、ブラックボックスといわれているAIの解析根拠をひも解く一歩として、医療において安心して使用できるAIの実現に貢献すると期待できます。 今回、共同研究グループは、1枚あたり100億画素以上の前立腺病理画像から、AIが画像上のがんの特徴を、人に教わることなく自動で取得し、それを人間が理解できる情報として出力する技術の開発に成功

[jacoby]

教師なしで精度あがるもんなんだな。AIは精度100％じゃないうえブラックボックスだから、最後は人の判断になるけど、命に関わる問題で人間に理解出来ない結論をどれくらい活用出来るだろうか。

[muchonov]

メディカル領域でAIに代替される可能性がある分野として病理画像診断がよく挙げられてたけど、いよいよ現実味が。組織診・細胞診での病理医の主職務はリポジトリへの登録とAIの診断結果の人的補完になっていくのかも

[reboot_in]

“三つの大学病院の15,000枚以上の病理画像（AI学習用の分割画像にすると約960億枚に相当）で検証したところ”

[smicho]

＞AIと人間は病理画像の解析に対して得意とする点が異なり、お互いに補い合うことで精度を上げることができる

[filinion]

人間が知らなかった特徴をAIが発見、という話なので、もう診断というより医療研究を人工知能が行っているのに近い。

[daybeforeyesterday]

うーむ

[swdrsker]

explainable AI