・グーグル傘下のAI企業ディープマインドは｢極めて重要な｣研究を発表した。網膜のスキャン画像から約50の疾病を特定できるAIだ。
・ディープマインドはAIは専門の臨床医と同じくらいの診断能力を持ち、失明の予防に役立つと述べた。
・ディープマインドは医療データの取り扱いに関して批判を受けてきた。だが、同社の共同創業者ムスタファ・スレイマン氏はこの研究プロジェクトのすべての情報は匿名化されていると語った。
・研究が次の段階を迎えた際には、同社はイギリス国民保健サービスの病院にこのテクノロジーを5年間、無料で提供する計画。グーグル傘下のAI企業ディープマインド（DeepMind）は、網膜の3Dスキャン画像から50タイプ以上の眼の疾患を検出できるAIを開発した。
同社は8月13日（現地時間）、ロンドンにある有名なムーアフィールズ眼科病院（Moorfields Eye Hospital）との共同研究の成果を医学雑誌｢Nature Medicine｣で発表した。
AIは、糖尿病性網膜症や加齢黄斑変性などの眼疾患を専門の臨床医と同じくらい正確に診断したと同社は述べた。患者に最良の治療法を提案したり、治療の緊急性を示唆することもできる。
ディープマインドの共同創業者ムスタファ・スレイマン（Mustafa Suleyman）氏によると、この研究で特に重要な点は、AIが医師の信頼を大きく獲得できるレベルの｢説明能力｣を備えていること。
｢医者はAIが考えていることを読み取ることができる｣と同氏はBusiness Insiderに語った。
｢医者は診断のベースとなったセグメンテーションを確認できる｣
つまり、AIは結果を吐き出すだけのミステリアスなブラックボックスではないということ。
ある疾患の兆候が表れたスキャン画像の該当部分にラベルを付け、診断についての信頼性をパーセンテージで示すことができるとスレイマン氏。｢これは本当に重要なこと｣と同氏は語った。
スレイマン氏はこれらを｢研究のブレークスルー｣であり、次のステップは臨床の現場でAIが機能することを証明することと述べた。臨床現場での実証には数年かかる見通し。ディープマインドのAIはイギリス国民保健サービス（NHS）の病院に導入されれば、同社は5年間、無料でAIを提供することになっている。
■大量のスキャン画像に埋もれる医者を救うか
イギリスの眼科専門医は、NHSの過剰な拡大やイギリスの高齢化の進展により、患者は失明のリスクに晒されていると何年も警告してきた。
ディープマインドとムーアフィールズ眼科病院がこの研究プロジェクトに取り組んだ理由の1つは、医師が大量の眼のスキャン画像に｢悲鳴をあげている｣ためとスレイマン氏は語った。
｢一方で患者は眼に疾患があるなら、できるだけ早く治療したい｣と同氏。
｢だが救急救命センターとは違い、まず看護師が患者に話しかけ、状態がどれほど深刻なのかを判断し、どれくらい早く診てもらうかを判断する。スキャン画像が自動的に提供されるようになれば、スキャンのためのトリアージ（治療の優先度を決めること）は必要なくなる｣
つまり、眼のスキャン画像の判定をAIで行うことができれば、プロセス全体をスピードアップできる。
｢将来、人々は地元の目抜き通りにある眼鏡店に行き、そこで光干渉断層計（OCT）で眼をスキャンする。そして、AIは眼に疾患のある患者を極めて初期段階で発見できるようになるだろう｣とムーアフィールズ眼科病院の眼科医長ピアース・キーン（Pearse Keane）氏は語った。
ディープマインドのAIは、約1万5000件の眼のスキャン画像を使って学習した。同社は医師と協力して、画像の疾患エリアにラベルを付け、ラベルが付けられた画像をAIに読み込ませた。
スレイマン氏は、2年半に及んだプロジェクトにはディープマインドからの｢莫大な投資｣と25人のスタッフ、そして同じくらいのムーアフィールズ眼科病院の研究者が参加したと語った。
続きはソースで
>>2
医療の統計はまだまだ始まったばかり。
データが得られれば正規分布をハメるのが得意なAIの使いどころはある。
けど、画一的な診察・検診データってのが医療は意外に少ないんだよ。
上に挙がってるような目のデータとったことある？
特に日本は、医療なしで眼鏡簡単に選ぶ文化が浸透してる。
目玉に載せるコンタクトやってる人もあまり定期検診に行かないのが現状。
医療が変わると期待するなら、このGoogleの取り組みもいいんだけど
それより先に、画一的な検診データを集めて統計を取ろうとしてる
いまの日本の医療の取り組みを調べてくれ。
>>3
他人から見てわかることあるよね。
目から分かるわけではないんだと思うが、そのうち、そんなことも判定するAIが作られるかもね。
恋でなくても、自分に対してポジティブな印象を持つ人を振り分ける分類機あったら便利じゃね。
表情の統計判定はいま人種によらない判定ができるものが普通に使われてる。
本当に楽しんでるのかの真意がああかるわけじゃないけど、例えばイベントや
交通網で前日との比較、昨年との比較など、同じ仕組みを用いて改善できたか
等を効果測定するのに使われてるよ。
あるかもしれないから、学習データを集めた英国からテスト開始なのかな？
ここからは医療もAIも知らないボクちゃんたちの夢にもならない
上から目線の勝手語りスレになります。シンギュラリティを手放しで語ろう！
人類も医療も越えちゃおうぜw
>>4
その調査を含めての意義もあると思うよ。
ネットじゃエビデンスとかランダム盲目テストとか言葉だけ
語るひといるけど統計による医療の裏付け、さらには判断は
まだ手法が確立されてるわけではない。
各国で成人含めた画一形式の定期検診データがないからね。
目の病気なんてとくに、異常が出てから病院に行く人が多い。
なのでこれからこれから。
実際、スキャン画像をDB化して流用していいなら、そういうのも簡単だろうね
そんなの言い当てたら健康グッズの通販や酒のCM放送できないじゃん。
AI以前にテレビとしてダメ。
患者に信頼される人格教育のが基本だが
AIを適切に扱えて診断ミスを指摘できる、高度情報処理能力も必須になってく
AIというかいまはデータといった方がいい。
AIを扱うにはデータ加工屋とプログラマがいる。
医師にそんなのやらせるのか。
それともAIがR2D2みたいに勝手にいろいろやってくれふと思うのか。
先ず先に必要なのは、同じ形式での定期検診の結果と病歴の照らし合わせだよ。
画像認識系のディープラーニングなら医師診断にも適用可能なレベルなのな
翻訳でもTOEIC900点に達したそうだから、官僚、弁護、会計士の仕事はもっと多く置き換えられるだろう
地方公務員や民間企業の事務法務経理レベルなら完全代替されるかもね
東京五輪が終わって5年後には、中流ホワイトカラー失職で大幅な労働力余りになってそうだ
大学受験が英語だけで行われていれば、どのぐらいのレベルか分かりますけど、
教科数が複数あるのに、一概にどのレベルとは言えないですよ。
実際、国公立より私大の方がTOEICの平均点は高いです。
そりゃ当然でしょうね、私大は３教科で国公立より英語の比重が重いわけですから。
理系と文系でも違いますし。そもそもTOEICと受験英語は、出題傾向が全然違いますので、比較のしようがない。
別に、日東駒専でも帰国子女でTOEIC 900点超えてる学生はいますよ。
東大でも、TOEIC 600点に達しない学生はいますよ。
一概には言えません。学部にもよります。”
人のやり方と、仕込みなしで何もできないAIをソラで並べるんじゃない。
AIの現状の仕組みをまず考えてみよう。
わからなかったら面倒くさがらないで調べて使ってみよう。
>>15
たとえば司法だと、過去の類似判例からだとこの量刑が妥当くらいは出せるんじゃないのか
行政のほうでも過去の答弁や文書を参照して、政府認識とは矛盾しない見解とかは出せそう
まあ人間としての倫理と善悪や、動物としての感情と欲望に基づいて忖度しろってのは無茶だろうが
簡単なことを難しく言うのが権威だとか思ってる文系教授業界は、曖昧さを切り捨てるAIで危機になるかもね
そこらへんを考えると、士師業公務員は資格免許制でなくなって対人技能重視になってくかと
手先や身体も使わずに、交渉折衝もしない業種は研究開発系しか残らなさそう
とは言っても、自分で経理や法務AIを開発したり使ってもないから正確な予想じゃあないが
事務は接客業として残るだろうし、政治で雇用保護のためにAI活用の立法措置が遅れる可能性は極めて高い
アメリカ企業からAI黒船が来るまで、既得権益な資格商売も放っといたままになりそう
面白そうだからAIがなにするものか簡単にまとめてみ？
>>19
強いAIやらシンギュラリティは偶然以外に無いとして、純文系の判断でよければ
簡潔に言うと試験で答えを出す作業の代替かな
過去のデータの組み合わせから、未知の解決策を提案する程度の創作性も認めるが
資格免許でやれる仕事がなくなると予測してるのは前項に基づく
もっともロボット技術がAIに対応するまでは、器用さ系の職は残ると見てるが
行政や司法書士の法律相談やら、ファイナンシャルプランにこころの相談セミナーまで
役場や公務員とのコネがなくなれば、試験に通ったAIがやるようになると思う
精神科医療についても、狂気と正気の分別だけならAI医師の診断のが確実なはず
“あなたの病気は悪化しています”みたいな、患者の気持ちは無視した直球診断はできるだろう
精神障害者でも胡散臭そうな医者に言われて人間不信が加速するよりは、AIに判定されたほうが納得するかもね
>>37
純文系でもなんでもなきものを語って平気な人なのはよくわかる。
触ったことないですよね。
実際に動いてる仕組みの幾ばくかも感がけたことないんですよね。
文系の人がこんなに乱暴な解釈するってビックリした。
>>38
自分でも適当すぎるとは思ってるんだけど
科学技術なんて真理の付け足し作業に過ぎないから自分ではやる気でないみたいな
論理的思考がほぼできないから直感で大体を理解することしか興味も無い
あと専門分野外でもそれを利用するために価値判定するのは、政治屋投資屋哲学屋じゃあ普通です
なんか学歴コンプレックスのコンピューターペンシル妄想みたいだとは思うが
ただAIでTOEIC900点だと売れない翻訳屋は失業してくだろうし
文学部でそれなら文系全般（一部医薬系）の免許仕事も影響を受けるかなって感じ
外科とか内科以前に、薬剤師の仕事がどうなるかは医療財政赤字の点で気にはなる
価値判定するのは論理がいる。
そして論理が通る前提として、少なくとも自分がこれを知ってるこれは知らないということは理解しなきゃいけないと思うよ。
あなたの話の直感は共感するけどさ、直感を信じるとしても知らないことを知ってると勘違いしてたら賭け損だよね。
知らない業界の心配するより自分の心配しようぜ。
知らないことは知らないでいいんだよ。それで自分で自信持ったって。
ただ嘘をいきなり立ち上げるのはただの錯誤ってこと。
心の相談ならemacs の doctor でOK
こんな曖昧な回答を返してくるから
>>14が正解
最終的にわからない事だけ人間が責任を持って決断すれば良い。
Dr.ワトソン型AIだと、問診や検査結果からの診断は苦手って聞いたけどな
AIが参照するデータベースの、診察項目と病気間の因果関係が確実じゃないのが原因なのかなあ
画像認識からの病気診断は論理的にストレートに結びつくから有用じゃないだろうか
【ＡＩ】IBMの人工知能「Watson(ワトソン)」による医療診断システムは「実用に耐えうるものではない」という主張［08/16］
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1534389576/
そのスレにもレスしたけど、自然言語解析を論文やカルテに応用するという
のは有望株なんだ。だからダメなのはそういう手法ではなく、IBMの技術力だ、
ってだけの話。論文読んでいたら、IBMの実力なんてGAFAにまったく及んで
いないというのは一目瞭然なんだよ。
そっちはもう医療の現場で動いてる。
自分の目をチェックしてみたい
>データが得られれば正規分布をハメるのが得意なAIの
>データが得られれば正規分布をハメるのが得意なAIの
>データが得られれば正規分布をハメるのが得意なAIの
WWWWWWWWWW 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)
９割の解析率
時代が違うわ
OCTって１千万するから眼科にしかないんだけど
メガネ屋におけるほど安くなるの？
指紋みたいに個人認証への予備研究じゃないかしら
>>26
「大丈夫ですね」と笑顔で言われたが、実は数日前が目が少しゴロゴロしていたので伝えるともう一回見て「確かにすこし炎症がありますね。」と目薬出された(笑)
基本、外見からはなかなか病名なんてわからないよ。
風邪だって喉が痛い、寒気がする、熱があるって訴えがなきゃ判断できない場合が殆どだもの。
だからこそ医者の判断をもとにしたデータが大事。さらに言えば、健康な時期から定期的な検診を
行なってデータを貯めていくことが必要。
スマホが人間並みになる
＞網膜のスキャン画像から約50の疾病を特定できるAI
AIに、網膜に症状が現れる50種類の症例を記憶させました
ぱない
『これはロンパリです』
>>42
勝手にじゃない。
データが必要。
AIを医療に活かすための戦略は、コンピュータに医療の知識を入れることじゃない。
AIには判断力はないけど最適かもしれない選択をすることができる。だから知識や
判断をすっとばしてデータ蓄積の上で、特徴的な指標を設定しより早く、現実に
近い判定ができるよう自身の判断基準を調整していくことができる。
だから画一的なデータが必要なんだよ。
日本だといま富士とOMRONがレントゲン写真を元にした癌・主要の位置の自動抽出、
それからこっちはまだこれからだけど、骨折の自動判定をやってるはずだよ。
どちらも定期的なデータの更新が必要になっている。
MRIでの骨や筋肉、内臓の診断はいま人手が足りなくて機械化が望まれてるし、
いまはそれが試作されている段階。だけど勝手にというのはいまのAIをAIというなら
永久に不可能だと思う。
ないAIを語るのが好きな向きのAI信者がこの板には多いけどねw
難航の末にIT化が一応の完成を見た昨今、その維持と発展にあまり寄与しそうにない人員の大量リストラが進行していることも含めて。
AIは使い方によって色んな構成があるよ。
例えば、全データを共有してタネとなるデータを分析するようなシステムなら、
医療機関ごとにAIのコンピュータをドンと導入することはない。データ共有での
分析力が向上するメリットがなくなるから。
そういう場合は、サーバー型のコンピュータにAIのアプリを入れ、常に分析結果
を更新しつつ、医療機関から来た画像（上の記事なら目の画像、いま富士フィルム
とかがやってるやつの場合は、X線写真など）を届け、推測の結果を返すという構成
になると思う。
実際に医療機関は、山ほどのシステムを導入している。電子カルテなんてのは、
ほぼ規格になっていて、どの会社のシステムでもカルテを共有できるようになってる。
その医療機関向けのシステムのオプションとしてならある程度高額でも、都度の
分析の金額に折り合いがつくのであれば、まずは総合病院などから入っていくと
思うよ。
ただ、それで医師が失業するってのはどうかと思う。例えばMRIの場合は、専門の
技師兼医療担当の分析専門家が、立体のデータを見て患部がどうなっているかを
分析することになっている。この人らがいま不足しているので、検査は早くて３日、
一般的には一週間ということになっている。上の眼の検診の話とは違うけど、例えば
MRIでの診察が肩代わりできるようになれば、現場はより早く回ることになるだけで、
誰も失業なんかはしない。
眼の画像で、関連する疾患を事前チェックなんてのは、完全に悪くなる前のチェック
なんだから、それで本当の検査に来る人が多くなる。AIが導入されても、見過ごされる
疾患を事前に捉えることで、手遅れが少なくなるという話だよ、上の話は。
社会システムとして見た場合、医療の診断システムのメインフレームはAIであり、医師はあくまでバイプレイヤーのして、システムのメンテナンスおよびリスク管理に回る。
これはEBMの観点からも、医学的経済的に正しい医療の実現に近づく。
英雄的医師像は、そろそろ捨てたほうがいい。つか、若手はそもそもそんなもの持っていなくて、ベテランをイライラさせるがw
単に学習しただけ
それも本当にその病気かなんていうのは専門医以外はわからない
ほとんどは遺伝と代謝と栄養の問題
よくわからんパラメータが数百以上あって病気との関係見つけるのは
今のAI向きの話になる
黒人とゴリラの区別も付かない画像認識エンジンが、ぼんやりした
レントゲンやMRIの画像を上手く処理できるとは思えんな。
答え合わせを常にしないといけないのはそうだけど、もう画像診断は実用化されてるんだよ。
医療系のシステムのカタログサイトいろいろ調べてみよう。
それで、なんでこんなのが売られてて使われてるの？って不思議におもったら、仕組みを調べるなり、使われ方を調べるなり、売られ方を考えたり、もしくは自分の先入観が理解の邪魔になってないか考えるなりしていけばいい。
そうやっていくと世の中いろいろわかって来るこことがあるよ。
手持ちの理屈で否定してダメといいつつ世の中のこと否定して終わってたら退行してくだけだと思う。
ちなみに哲学は科学だったり政治だったり枝葉の分野は色々だけど、
根幹は論理だよ。論理が軸にあるからいろんな分野を評価できる。
ただ科学哲学って分野もあるけどね、学ばないでその分野のことを
直感で語ったりしないよ。
芸術だって自信の論理、ルールがある。わかりやすいのは岡本太郎。
彼は自分のデザインや絵画に仮面の影響を受けたことを受けて一度、
文化風俗を学ぶ学部に入ったんだよ。それで世界の色んな町で風習や
伝統的な意匠を学び、論文を出して認められてから製作に戻り堂々と
仮面の意匠を取り入れた。
別になんでも調べろ知れ専門家になれということじゃない。
自分が知ってる範囲知らない範囲の分別をつけて嘘はつくなという
だけのことだ。
嘘の上で他人を心配してもしょうがあるまい。その前に自分を心配
するといいと思う。
そうそう、科学技術に興味ないならAI語る意味ないんじゃないの。
そして論理を軸にしないし調べもしないなら別の業界がどうって
言っても意味ないじゃん。
哲学でもコギトエルゴスムとか言って元々の意味を全く理解して
ない人が語ってるのよくこの板で見かけるけど知らないなら別に
そんな言葉持ち出さないでいいじゃんとも思う。
現実見ようぜ。
そんな致命的なのある？
翻訳する人(AI)のために分かりやすい分を入力してあげてる？
だから、実際の結果と種となると情報をAIが得られる前提があれば、人よりもよく判断できる、近似値を安定して得られるという期待があるわけ。
この板の人はAIに人格を夢見てる人が多いんだよね。
実際は出力部分（ユーザーインターフェース）は人間っぽくしてるだけで、入力まで人間みたいに出来ると勘違いさせられてる人が多いんだろう。
ま、全く関係ないけど、30年後の2015の描写みたいな感じで、バックトゥーザフューチャーの続編つか、スピンオフで2045年を見たい。
脳と関連があったのは仮装計算単位のパーセプトロンまででそれは80年代のこと。
その頃の設計を活かせる環境ができて今は応用段階になっている。
脳科学生物学でさらなる原理を見つけたとしても全てをひっくり返した「新AI」なるものができるのはまた20年後くらい。
だから今のAIをまず知れと言っている。
人文系の身の程知らずは’自らが世界の主人たれ’を地で生きてるらしいからなあ
そんなのが理工に関わろうとすると、SF小説書きが行き着く果てなのかもね
ソフトバンクの孫正義が「人工知能（ＡＩ）が全ての産業を再定義する」とか
参議院議員の青山繁晴が”AIの発展で文系大学出ても就職先なくなる”とか
言ってるのを、エラそうな人だからって素で信じるのは論理的ではないわな
Wikipediaで輪にかけて胡散臭い未来記事を読んでたら、全脳シミュレーションで神になる気がしてきたし
それに比べたら弱いAIが到達可能な知能モデルの最終地点は、医師の手術と診断と処方ってのは控え目かな
学習と創造の境界線を決めて両断するなら、そこが一番分かり易いのだろうがね
知識と経験による単純思考の代替程度なら、技術的特異点にも達せず人間にも優しい
論理の繰り返しはAIの仕事で、論理モデルの構築が人間に残る仕事ってのも古い認識かしらん
シンギュラリティとか技術的特異点とか、ただのノストラダムス。
現実を見た方がいい
社会を恐ろしいほど変えてしまう科学技術だ
引用元：https://www.logsoku.com/r/2ch.sc/scienceplus/1535571328/
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