"AI"を使い、皮膚がんの疑いを"患部の画像"から瞬時に判別するシステム! (京セラ)

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 医療分野での "ディープラーニング" 手法を駆使した "AI" の活用が旺盛にに展開されている。 "ビッグデータ" が蓄積されている現時点では、それらを活用する "ディープラーニング" 手法が適用されるのは当然なのかもしれない。

 ◆ 参照 当誌過去の "ディープラーニング" 関連記事

 (1) "AI/深層学習手法"で、"大腸がんやポリープ"の見逃しを防ぐ! 内視鏡検査を支援!/当誌 2017.07.11
 (2) 認知症の「前兆」早期発見! AIの深層学習(ディープラーニング)を活用!(日大工学部)/当誌 2017.06.13
 (3) "認知症:軽度認知障害(MCI)"の兆候を簡易判定、血液検査データで!早期発見!(日大)/当誌 2017.05.18


 今回注目する下記引用サイト記事病気を画像で瞬時に判別 京セラ、皮膚がんにAI活用/日本経済新聞/2017.07.26 - 00:47 は、  <京セラは筑波大学と共同で、人工知能(AI)を使い皮膚がんの疑い患部の画像から瞬時に判別するシステムを開発した。デジタルカメラで撮った画像で遠隔から判定でき、専門知識を持つ医師が少ない地域でも病気の見落としを防げる機会が広がる厚生労働省はAIを使った医療を診療報酬に反映する検討を始めている。システムの実用化で医療の質や効率が高まる可能性がある。  京セラと筑波大は皮膚がんなど14種類の病気につき4000枚の画像をAIに読み込ませ、「ディープラーニング(深層学習)」の手法で特徴をつかませた。医師が患部の写真をサーバーに送ると悪性の疑いがあるかを判別する。京セラ子会社の京セラコミュニケーションシステム(京都市)の汎用AIシステムを使い、9割前後の正答率を実現した> と報じている。

 <......今後緊急性の高い感染症なども判別できるようにする。タブレットによる撮影画像への対応も検討する。18年度に医療機関に試作品を提供し、19年度の販売を目指す。価格は未定だが、導入する病院から導入費用に加え、利用時に料金を受け取る仕組みを想定する。  高齢化を背景にがんなどの患者数は増加が見込まれる一方で、専門的な技術を持った医師は限られる。AIを活用した診断支援や自動診断が実現すれば、医師不足の地域でも病気の疑いがある人を適切に見つけ治療を促せるようになる。   ―― 中略 ――  厚生労働省の懇談会は6月末にまとめた報告書で、画像診断や医薬品開発などAIの医療活用を推進する方針を示した。同省は20年度にもAIを使った医療を診療報酬に反映させたい考え。17年度から医師法上でAIの取り扱いを明確化するための検討も始めている> とある。

 病気を画像で瞬時に判別 京セラ、皮膚がんにAI活用/日本経済新聞/2017.07.26 - 00:47

 京セラは筑波大学と共同で、人工知能(AI)を使い皮膚がんの疑い患部の画像から瞬時に判別するシステムを開発した。デジタルカメラで撮った画像で遠隔から判定でき、専門知識を持つ医師が少ない地域でも病気の見落としを防げる機会が広がる厚生労働省はAIを使った医療を診療報酬に反映する検討を始めている。システムの実用化で医療の質や効率が高まる可能性がある

 京セラと筑波大は皮膚がんなど14種類の病気につき4000枚の画像をAIに読み込ませ、「ディープラーニング(深層学習)」の手法で特徴をつかませた。医師が患部の写真をサーバーに送ると悪性の疑いがあるかを判別する。京セラ子会社の京セラコミュニケーションシステム(京都市)の汎用AIシステムを使い、9割前後の正答率を実現した。

 今後緊急性の高い感染症なども判別できるようにする。タブレットによる撮影画像への対応も検討する。18年度に医療機関に試作品を提供し、19年度の販売を目指す。価格は未定だが、導入する病院から導入費用に加え、利用時に料金を受け取る仕組みを想定する。

 高齢化を背景にがんなどの患者数は増加が見込まれる一方で、専門的な技術を持った医師は限られる。AIを活用した診断支援や自動診断が実現すれば、医師不足の地域でも病気の疑いがある人を適切に見つけ治療を促せるようになる。   ―― 中略 ――

 厚生労働省の懇談会は6月末にまとめた報告書で、画像診断や医薬品開発などAIの医療活用を推進する方針を示した。同省は20年度にもAIを使った医療を診療報酬に反映させたい考え。17年度から医師法上でAIの取り扱いを明確化するための検討も始めている。

( ※引用者注 ―― 文意を損なわないよう留意して割愛しています。)

 <京セラと筑波大は皮膚がんなど14種類の病気につき4000枚の画像をAIに読み込ませ、「ディープラーニング(深層学習)」の手法で特徴をつかませた> とあるとおり、当該の "画像データ" などを有効に処理させるのが、「ディープラーニング(深層学習)」の手法の真骨頂なのである。 今後、ますます活用されるものと思われる...... (2017.07.27)













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