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「発見精度90%」というのは検査精度のことか?
「脳動脈瘤は30歳以上の3%強」ともある.
ベイズの定理の練習問題.
検査により異常と診断された人が,本当に異常である確率はいかほどか?
 異常があり検査で発見される確率  0.03*0.9=0.027
 正常なのに誤診で異常とされる確率 0.97*0.1=0.097
よって,検査により異常と診断された人が,本当に異常である確率は,
 0.027/(0.027+0.097)=0.218
つまり約22%.
ちなみに,検査により正常と診断されたにも関わらず本当は異常である確率は0.34%ある.
他の検査と組み合わせないといけないレベル.
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んー、動脈瘤みつけても実際に破裂するのは数パーセントの下の方らしいので対処するかどうかは微妙なところらしいんだよね。動脈瘤の形状などにもよって破裂するかどうか診断しなきゃいけないらしく、それには流体の解析が必要になってくるとのこと。
現場の画像診断は、放射線科医とのダブルチェックになっている。
AIの画像診断が入ってくれば、診断のモレを防げたり、セカンドオピニオンができたり、プラスの面が多そう!
先日下記記事が盛り上がってましたが、どんどん進化していっていますね。

すでに医師の平均を上回っている人工知能の診断精度
https://newspicks.com/news/2221975
未破裂脳動脈瘤が見つかった場合のその後の管理についてのガイドラインはこちら。

http://stroke.ahajournals.org/content/suppl/2016/05/30/STR.0000000000000070.DC2/thompson.pdf
日本では、医師や看護師の数が欧米の1/3以下の対人口比でそれ以上のクオリティを要求されている。
つまり、人手がある程度足りている領域と比べ、機械学習や自動化と頗る親和性が高い領域であるとも言える。また、医師というのはある程度賢い集団のはずなので、便利なものは当然取り入れる方向になる(m3アンケートなどでも結果は明らか)ことは間違いないだろう。
もし、手術が難しい所に脳動脈瘤ができていたらどうするか…を決めてから脳動脈瘤MRI検診を受けた方がいいかと。
発見率9割超えとは、かなり粒度が細かく結果精度が高いですね!。

物凄い勢いでディープラーニングの応用技術が進化しています。今後も注視です。
発見した後、どうするかは医師が考えれば良いことで、まずは発見出来ることが素晴らしいです!
ドンドン普及して欲しい。コンピュータが指摘してくれたところを重点的に見れば良いのは楽。

ただし問題はないではない。

1 小さい動脈瘤が大量に発見されてしまい、経過を追う必要がある。
2 元の絵が、体動などで、画質が悪かった場合、精度がさがる。コンピュータがそれも指摘してくれるとありがたい。

肺のコンピュータ診断でも、今までは気にされていなかった、小さな結節が大量に発見されて問題になっている。発見したからには放置というわけにはいかない。有効とは言えない検査が猛烈に増えるだろう。
コンサルティング、ITサービス両軸の三菱系の総合シンクタンク。官公庁、金融、一般産業の特定領域に偏らない顧客層。自然科学系出身者が4分の3を占め、修士・博士号取得者多数。
時価総額
833 億円

業績

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