AI導入の副作用。医師の｢がん発見能力｣が低下、研究で判明
AI導入の副作用。医師の｢がん発見能力｣が低下、研究で判明2025.08.16 21:00 AJ Dellinger - Gizmodo US ［原文］ （ 高橋真紀 ） AI（人工知能）ツールは、大腸内にできる｢前がん病変（がんになる前の状態）｣の発見に役立つことが示されています。しかし、一度このツールを導入したのなら、医師からそれを取り上げることは避けたほうがよさそうです。 2025年8月12日、医学誌『The Lancet』にて発表された新しい研究によると、患者の潜在的ながんリスクを見極めるためのAIツールを与えられた医師は、その後AIなしで同じ作業を行なうと、観察能力が低下してしまうことが分かりました。 がん発見率が20％低下この研究では、ポーランド国内の4つの内視鏡センターを対象に、AIツール導入前の3か月間と導入後の3か月間における大腸がん発見率を追跡しました。AI導入後、大腸
ビル・ゲイツによると、代替は無理と考えられていた2つの仕事もAIが奪っていく | Business Insider Japan
ビル・ゲイツは「AIによって早期退職や短い労働時間が可能になるかもしれない」と話している。Alex Wong/Getty Imagesビル・ゲイツによると、AIが教育と医療という2つの職業における人手不足を解決できるかもしれないという。この億万長者は、「AIは、肉体労働を含む労働力の不足も補うようになるだろう」と語った。ビル・ゲイツは「長年続いてきた医師と教師の人材不足が、AIによってまもなく解消される可能性がある」とも話している。ビル・ゲイツ（Bill Gates）が、長年続いてきた医師と教師の人材不足は、AIによってまもなく解消される可能性があると語った。 「AIが導入されれば、医療の知識を提供するようになり、人手不足は解消されるようになる」と、ゲイツは2025年4月11日に公開されたポッドキャスト「People by WTF」の中で語った。 公衆衛生に長く取り組んできた彼は、インドや
「既に大学教授クラス」大塚篤司医師が驚愕したChatGPTの進化 人間の医師に残される役割とは？｜医師のキャリア情報サイト【エピロギ】
市川衛が聞く 「既に大学教授クラス」大塚篤司医師が驚愕したChatGPTの進化 人間の医師に残される役割とは？ 大塚 篤司（皮膚科医/近畿大学医学部皮膚科学教室主任教授） 2025.02.06 大塚篤司さん（筆者撮影） 生成AIであるChatGPTを開発する米企業OpenAIはこの2月、新モデル「o3」シリーズの一つ「o3-mini」の提供を開始した。また中国のスタートアップ企業DeepSeekは独自の新モデル「R1」を公開、従来より大幅に低いコストで高性能なAIの開発に成功したと発表し大きな話題になっている。 加速度的な成長を見せる生成AI。AGI（汎用人工知能）、すなわち人間以上の能力で人間と同じような汎用的な作業を行えるAIの登場が現実的と言われる中で、医師など医療職の仕事は今後どのように変わるのだろうか。 2024年に2冊の著書を発表するなど「医師による生成AIの活用」で最先端を行
「顔写真で自閉症を判別」 AI講座受講者がアプリ公開し物議…… 講座運営企業が謝罪 「倫理的に懸念」（1/2） | ニュース ねとらぼ
「倫理的に問題がある」など批判 物議を醸したのはアイデミーが提供する講座「Aidemy Premium」の受講者によるブログとアプリ。当該の受講者は講座の成果物として、顔写真から自閉症を識別するとするWebアプリを開発。受講修了要件を満たすためとして、アプリを公開し、開発の過程などを記載したブログを公開していました（その後アプリは非公開になりブログは削除）。 削除されたブログ これに対して、悪用を懸念する声や、差別を助長するのではないかといった批判、倫理的に問題があるとする意見などが寄せられました。「医師が慎重に時間をかけて診断しているものを、写真だけで判断できるものではない」との指摘もあり、受講者自身も後に「医学的根拠は現状ない」と追記しています。 またブログで、テーマの選定にあたって「チューターの後押しがあった」といった記述が見られたことから、講座を開設しているアイデミーに対して「なぜ
AIが「心の理論」テストで人間超え、この結果は何を意味するか
人工知能(AI)モデルが、人間の感情理解力を測るテストで人間並み、時に上回る成績を収めたことが分かった。ただ、訓練データにそうしたタスクが含まれていた可能性も否定できず、大規模言語モデルが「人のように」考えているわけではない。 by Rhiannon Williams2024.05.22 275 23 人間は複雑な存在だ。私たちのコミュニケーションの方法は多層的であり、心理学者たちは対話から意味や理解を推測する能力を測るためのテストを数多く考案してきた。 人工知能（AI）モデルは、こうしたテストでますます優れた結果を出している。ネイチャー・ヒューマン・ビヘイビア（Nature Human Behavior）に5月20日に掲載された新たな研究によると、一部の大規模言語モデル（LLM）は人の心理状態を追跡する能力（いわゆる「心の理論」と呼ばれる）を測るために設計されたタスクを与えられた場合、人
間質性肺炎を検出するAIを開発し、その有効性を検証した研究を論文化しました - エムスリーテックブログ
こんにちは、AI・機械学習チームの浮田です。最近、私が筆頭著者の論文が公開されたので、今回はその紹介をします。 発表した論文はこちらです： www.ncbi.nlm.nih.gov この論文では、 胸部X線 (レントゲン) から間質性肺炎を検出するAIの評価を行いました。 結果、このAIを使うことで医師の読影成績が統計的有意に改善しました。 このAIを使うことで間質性肺炎の見落としを減らすことができることが期待されます。 エンジニアリンググループで論文を書くのは珍しい機会でしたが、査読対応など大変な時も経て無事公開することができました。 図1. 今回開発・検証した医療AIの実際の画面。プレスリリースより転載 今回開発・検証した医療AIの概要 有効性を検証するための臨床試験 目的 データセット、実験設定 結果 評価方法の詳細 感想 We're hiring! 今回開発・検証した医療AIの概要
AIがわずか6時間で4万を超える有毒分子を導き出す。化学兵器として乱用される危険性｜カラパイア
この画像を大きなサイズで見る 最も恐ろしいのは、AI（人工知能）がいとも簡単に導き出したことだ。 普段は薬品開発に利用される創薬分野のAIを「ブラックモード」にしてみたところ、たった6時間で4万もの致死性分子を探し出したという。 研究者が行ったのは、毒性を排除するのではなく、探し出すよう微調整しただけだ。AIが予測した毒物には、人類史上最強の神経毒とされるVXに似たものもあり、これらが化学兵器として簡単に乱用される危険性があるという。 この衝撃の結果は、『Nature Machine Intelligence』（2022年3月7日付）で発表された。 毒性予防の為のAIは、毒性予測にも使用できる 難病の治療薬開発を行うCollaborations Pharmaceuticals社の研究員で、今回の論文の主執筆者であるファビオ・ウルビナ氏は、普段は創薬分野の機械学習モデルを開発している。そうし
創薬AIがわずか6時間で4万種の「化学兵器」をデザイン！ - ナゾロジー
科学技術の進歩は、私たちにとって有用な反面、使い方次第では、同じくらい負の遺産を生み出します。 このほど、米・英・スイスの国際研究チームは、創薬のためのAI（人工知能）モデルが、化学兵器の開発に悪用された場合を想定したシミュレーションを実施。 その結果、AIはわずか6時間で、4万種類の毒性の高い化合物のデザインを提案しました。 これは、人類を救うはずのAIが、同じくらい致死的な技術になることを証明するものです。 研究の詳細は、2022年3月7日付で科学雑誌『Nature Machine Intelligence』に掲載されています。 AI suggested 40,000 new possible chemical weapons in just six hours https://www.theverge.com/2022/3/17/22983197/ai-new-possible-ch
AIモデルは「網膜の写真」だけで子どもが自閉症かどうか100％見分けられるという研究結果
コミュニケーションや行動などに特徴がみられる自閉症スペクトラム症(ASD)の子どもを「網膜の写真」だけで100％の精度で見分けられるディープラーニングAIモデルを、韓国の延世大学医学部の研究チームが開発しました。ASDの子どもを早期診断する客観的なスクリーニングツールとして、AIが有望な選択肢になる可能性があると期待されています。 Development of Deep Ensembles to Screen for Autism and Symptom Severity Using Retinal Photographs | Ophthalmic Imaging | JAMA Network Open | JAMA Network https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2812964 AI-screene
抗がん剤の副作用をAIで予測する - エムスリーテックブログ
こんにちは、AI・機械学習チームの浮田 (id:uKita) です。 今年のMultinational Association of Supportive Care in Cancer (MASCC)という国際学会にて、私たちのチームがサポートしてきた研究開発がオーラル発表されたので、今回はその内容について紹介します。発表のアブストラクトはこちらです。 www.eventsforce.net 臨床AIの開発 今回の研究の背景 データセット 解析 データ量があまり多くないことへの対処 画像の前処理 結果 データ量と精度の関係 まとめ We're hiring! 臨床AIの開発 AI・機械学習チームでは、臨床現場で活用できるAIの開発に取り組んでいます。これまで、間質性肺炎の診断AIやCOVID-19肺炎の重症化を予測するAIをはじめ、様々な疾患や症状を対象にモデルを開発してきました。これらの
AI時代の精神医療を想像する──３．支援か？支配か？自由か？不自由か？ - シロクマの屑籠
[前々回]：AI時代の精神医療を想像する──１．診断と治療について - シロクマの屑籠 [前回]：AI時代の精神医療を想像する──２．社会復帰の宛先は？ - シロクマの屑籠 前回の文末で、AIが患者さんの社会復帰や社会参加を差配するような未来を想像したうえで、「そのとき人間の自由とは、人間の選択とはどのようなものになるだろうか？」と記した。 私は自由を重んじるので、「そりゃあ自由じゃない、不自由じゃないか」と言いたくなる。が、AIが普及した未来において、自分自身で考えて進路や仕事を選ぶより、AIが進路や仕事を選んだほうがマッチングしやすく、成功しやすくなったとして、それでもあなたは自分の自由意志とやらにチップを賭けるだろうか。 令和時代の日本人なら、過半数の人が「自分で決めるより、AIに身を委ねる」と答えるのではないだろうか。AIのマッチングのほうが高確率に自分にあった仕事を選んでくれて、
コロナ AIで予測 東京 8月上旬に4万人近く 医療現場でいま何が | NHK
感染が急拡大している新型コロナウイルス。 今後の感染状況について名古屋工業大学のグループがAI＝人工知能を使って予測したところ、東京都内の感染者数は、8月上旬に1日あたり4万人近くまで増えてピークを迎えるという計算結果となりました。 名古屋工業大学の平田晃正教授らのグループは、過去の感染者数の推移やワクチンの効果、それに人流などのデータをもとにAIを使って今後の感染状況を予測しました。 予測では、置き換わりが進むオミクロン株の「BA.5」の感染力を「BA.2」の1.3倍などと想定しました。その結果、東京都内の感染者数は、8月6日に1週間平均で1日あたり約3万9000人となり、ピークを迎えるという結果になったということです。 多くの人が感染するなどして免疫を持つ人が増えると、その後は減少傾向になりますが、減り方は緩やかで来月末の時点でも、感染者数は約2万6000人という予測となりました。 一
唾液でコロナウイルス検査、5分で結果 AIで解析、高精度 阪大 | 毎日新聞
大阪大産業科学研究所の谷口正輝教授らが開発した検査キット。専用の機器に検体（唾液）を注入する＝同研究所提供 唾液を使って新型コロナウイルスの有無を5分間で検査できる技術を開発したと、大阪大産業科学研究所の谷口正輝教授（1分子科学）らの研究チームが17日、発表した。ウイルスの形や大きさなどを人工知能（AI）で解析する方法で、迅速な検査を実現。新型コロナの感染抑止への貢献だけでなく、今後の新規感染症にも素早く対応できる。成果は17日付の英科学誌「ネイチャー・コミュニケーションズ」電子版に掲載された。 新型コロナの検査には、主にウイルスに特有の遺伝子を見つけ出す「PCR検査」が用いられているが、結果判明までに時間がかかることや、検査技術を要することなどが課題だった。
西村やすとし NISHIMURA Yasutoshi on Twitter: "第二波に備えAI、世界一のスパコン #富岳 を最大限活用し、感染防止策の効果分析を進める。政策研究大学院大学の #黒川清 名誉教授を委員長、#山中伸弥 教授にも参加いただき、アドバイザリーボードを設置。8割接触削減の… https://t.co/GByFILndcw"
第二波に備えAI、世界一のスパコン #富岳 を最大限活用し、感染防止策の効果分析を進める。政策研究大学院大学の #黒川清 名誉教授を委員長、#山中伸弥 教授にも参加いただき、アドバイザリーボードを設置。8割接触削減の… https://t.co/GByFILndcw
AIが画像で癌の可能性を指摘し病理で癌が確定
哲戸(´･_･`)次郎丸 @pp_GIRAUD 30年近いキャリアを持つセンセにAI読影について聞いたら、以前は見落としや見えづらい部分を専門医をアシストするスクリーニング的役割だったけど、最近はAIが画像で癌の可能性を指摘し病理で癌が確定した後に、何度該当部位を目で読影しても何をもって癌と判断したか分からないケースが増えてきたと 2019-09-04 21:45:50 哲戸(´･_･`)次郎丸 @pp_GIRAUD 今までなら『人相が悪い』とか漠然とした表現に見えてもキチンと医師間で読影のポイントが伝承されてきたんだけど、AIはそのアルゴリズムは全てブラックボックスなので結果以外のフィードバックはなく、初めて専門医としてAIに脅威を感じたと言ってて、なるほどなと思った。 2019-09-04 21:50:00
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AIが「スーパー耐性菌」の難題を2日で解明 科学者が10年かけたのと同じ結論に - BBCニュース
脳内の言葉文字化するAI、米大学開発 ChatGPTと同手法 - 日本経済新聞
コロナ拡大AI予測上回る グーグル見通しより14％ ｜ 共同通信
AI感染予測の前提条件を確認へ 厚労省がグーグルに ｜ 共同通信