日本製AIが自ら見つけ出した｢がん再発｣の特徴

コメント

注目のコメント

• 佐々木 励

  AI企業 旅する魔法使い

  ・2019年12月31日

  “日本製”や”教師なし”が強調されてますが、プレスリリースでは医師とAIによる予測精度の比較があり、医師＋AIで高精度なことが社会実装には重要かと思います。
  
  前立腺がんの再発に係る予測精度(AUC)
  ・医師の診断：0.721
  ・AIの診断：0.845
  ・医師＋AIの診断：0.889
  
  ※AUC (Area Under the Curve)
  0から1までの値をとり、値が1に近いほど判別能が高い
  
  =参考=
  理化学研究所プレスリリース
  https://www.riken.jp/press/2019/20191218_2/index.html
• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2020年01月01日

  「当該患者の予後情報（患者ごとのがんの再発期間などの手術後の情報）を与えたところ、がんの再発に関するあるパターンが浮かび上がってきた。」
  
  とあるので、一般的な教師つき学習ではないものの、弱教師付き学習と言われる手法だと推察されます。いまは教師付き学習だとものすごいパフォーマンスが得られることは広く知れ渡ったので、transfer learning (転移学習), weakly supervised learning (弱教師付き、この記事のように完全ではないがヒントになる情報を与える), semi-supervised learning (データの一部にのみ正解ラベルをつける)などが盛り上がっています。
  
  蛇足ですが、「関係する研究者は全員日本人、データもすべての日本人のもの。オールジャパンでの成果という点で、日本のAIの存在感を示す」には違和感。いまはオープンイノベーションの時代。
• 岡 広樹

  GOFOOD CEO

  ・2019年12月30日

  健康第一です。
  がんになっても死なない世の中はもうすぐそこまで来てると思いますが、とにかく早期発見することが重要です。
  数年前に何度か尿に対して反応する線虫を使用した検査をしてましたが、また来年から開始されるようなのでオススメです。