画像認識の活用例 脳腫瘍の判定


診療の際には、問診のほかに画像診断がなされる場合があります。 
膨大な種類の病理診断用画像をもとに判断することになりますが、病理画像診断ができる専門医は、意外にも大病院であってもたかだか一人しかいなかったり、中小病院では0ということも多いようです。
画像診断なら数分で終わるのに、診断から結果まで1週間かかるケースもあるようです。
比較的最近の病名体系の大改訂(例:SNOMED-CT)などもあり、診療科や対象画像の種類によっては専門医による診断は7割の精度である場合もあり弊社でもいくつかの要画像診断のプロジェクトが大学病院などと共同で進行中です。
まだ現場ではビッグデータが揃っていないため、どのように整備し、タグ付けするかを決めようとしている段階のものが多いですが、少量のサンプルデータで精度評価実験をいくつか行った実績はあります。その中で公開可能な情報をお見せいたします。

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左の画像は初回に実際に取り込んだ全データです。上が健康な脳画像、下が腫瘍が発生した脳画像と分類されています。

わずかこれだけの画像データをディープラーニングに学習させ、新しい、未知の脳画像が健康かそうでないかの判別実験を何回か行いました。

中には精度100パーセントとなったケースもありましたが、精度が60%程度にとどまったケースもありました。
これは、ディープラーニングのシステム、方式のせいというよりは、さすがにデータ量が少な過ぎたためと考えられます。






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 弊社野村が「IoT、ビッグデータが支えるインダストリー4.0」と題して、データにまつわる一般産業の変化について、第44回日本磁気共鳴医学会大会において講演いたしました。
質疑の時間には、座長からの質問に答えて、「10年後の本格IoT社会では、比較的低品質ながら超低コストで個々人の脳画像の常時監視を行い、状態の急変をAIがとらえて緊急対策が取れるようになるかもしれない」と野村が回答するシーンがありました。 
大会プログラムページ(外部リンク)


「人工知能が変える仕事の未来」出版!

 2016年11月16日、メタデータ社代表野村直之著、「人工知能が変える仕事の未来」が、日本経済新聞出版社より出版されました。AIの産業応用や、AIが浸透した社会における人間の役割、教育のあり方などを詰め込んだ全488ページ。"東大のお茶の水博士"平木敬先生に「本当の人工知能を理解しましょう!」と推薦のお言葉をいただきました。
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 そして、来たる2016年1月26日(水)、「人工知能が変える仕事の未来」の出版記念セミナー第二弾を開催いたします。私たちの仕事がAIによってどう変わるのか、同書執筆の裏話を交えつつお話しします。
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