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うつ病 x 脳診断AIは、日本のお家芸となりえるブレインテック領域だと思ってます。

うつ病は、長期的に世界で増加傾向ですし、日本はその中でも課題先進国。そして、ソリューションとして、脳活動のfMRI画像診断は世界最先端。課題とソリューションの両方で、世界をリードしている。
「健康な人285人、うつ病患者236人に対して「うつ病度」を計算したところ、約70%の精度で健康な人とうつ病の脳を判別できた。」

大体positive/negative半々なので、サイコロを振っても精度50%でます (もっと単純に全部positiveと答えると55%)。そこから判断して70%という数字は確固たる自信を持って診断を下すには心許ない感じですが、それだけまだ伸びしろがあるということ。また、私は医療関係者ではないので憶測で言いますがうつに複数のタイプがあると仮定できるのであればその一部にだけ反応できている可能性も。

いずれにしても、昨日暗殺にAIが使われたという記事を読んで暗い気持ちになっていましたがこのようなAIの使い方はどんどん応援したい。
ATRの川人先生たちの精神疾患脳画像診断を目指したプロジェクトの一環。最初の論文が自閉スペクトラム症だったかと思いますが、こちらはうつ病。

Resting state fMRIというのは、脳は何かしていないときでも活動していて、同期している脳領域が機能的に結合しているとみなして、その機能的結合様態の差を深層学習させて健常者との差分を探すというやり方。

精神疾患は「血圧」や「血糖値」のような数値化される診断ができないことが大きな問題であり、その解決に繋がれば良い。
機械学習の精度の定量化には、ここで使われているAUCと融資判断などに広く使われているAR(あるいはジニ係数)という数値があります。
 両者の大きな違いは、偶然あたるのをどう捉えるかです。
 単純化すると、AUCではランダムに当てずっぽうで当てる場合を50%にしています。ARでは、このランダムに当てずっぽうの場合を0%にしています。
 いずれも、完全に正解できる場合には100%です。
 ここでの評価はAUCなので、70%というのは、完全正解の100%よりも当てずっぽうの50%に近い精度ということになります。その意味で、今後まだまだ精度の向上の努力が必要です。
少しでもプラスになってほしいですね。このあたり、どの程度のものなのでしょうか。「健康な人285人、うつ病患者236人に対して「うつ病度」を計算したところ、約70%の精度で健康な人とうつ病の脳を判別できた」
最近は精神や気持ちの問題では済まされず、このような科学的な検証が進められてますね。
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