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AIの医療応用は、「識別」から「予測」「実行」へ

疾患発症リスクや治療継続の予測に、情報医療の原氏

2017/09/14 09:30
増田 克善=日経デジタルヘルス

 「人工知能(AI)の医療応用は、『識別』だけにとどまらない。『予測』『実行』のフェーズへと広がっていく」――。情報医療 代表取締役の原聖吾氏は、「第17回 日本糖尿病情報学会年次学術集会」(2017年9月2~3日、佐賀市)のシンポジウムに登壇。医療へのAI活用の展望を語った。

情報医療の原氏
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 原氏はまず、現在のAIの第3次ブームを巻き起こしている背景の1つに、ディープラーニング(深層学習)の活用が台頭したことを指摘。「機械学習は大量のデータにラベルを付けてパターンを学習させることができたが、ラベル付けしてパターンを覚えさせる作業は人行わなければならないことが課題だった。深層学習によって、人間が介在しなくても機械自らがパターンを見つけだし学習できるようになり、これまでの手法を大きく超えられる可能性が出てきた」(同氏)と述べた。

 その応用として原氏は、自動運転の例を挙げつつ、「識別」「予測」「実行」のフェーズについて説明した。具体的には、「識別」は走行中の映像から車線や先行車両を識別すること。「予測」は先行車両の車線変更・減速などを予測すること。「実行」は先行車両の予測に基づいて運転制御することだと位置付けた。

 これを医療に置き換えると、「識別」は、放射線画像や病理画像、皮膚の画像などを大量に学習することで診断を支援することだという。これについては既に、臨床現場で利用段階に入りつつあるとした。「我々も、神経変性疾患において、専門医でも鑑別が難しい症例に関してMRI画像を基にした深層学習で高い精度で診断できる取り組みを行ってきた」(原氏)。

 これに対して、原氏は現在、「予測」や「実行」のフェーズの研究に注力しているという。「疾患の発症リスク、あるいは糖尿病治療の課題である治療継続の可能性を予測するといったことも可能になるとみている」(同氏)。

疾患の発症や治療継続率などの予測に取り組む
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