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リリース文の最終ページの図を見ると面白い。

MMSEという認知機能のテストで成績が良くても、意外とAD(アルツハイマー病)の人がいて、AIは成績が良くてもADの判定ができるってことがわかる。

これは早速高齢者の運転教習に導入したほうがいいのでは

https://www.h.u-tokyo.ac.jp/press/__icsFiles/afieldfile/2021/01/26/release_20210126.pdf
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正式リリースはこちら

認知機能低下患者の顔を見分けることができる AI モデルの開発
https://www.h.u-tokyo.ac.jp/press/__icsFiles/afieldfile/2021/01/26/release_20210126.pdf

また、論文はこちらで読めます。
https://www.aging-us.com/article/202545/text


1点気になる記載が。
「「認知機能が低下した人は、実年齢よりも高く見られる傾向がある」との先行研究を受けて企画された。」

「老け顔の人は年取ってから若目に見られるから安心しなよ~」と言われ続けて早うん十年。NECやオムロンなどの世界最先端の年齢推定AIにかけても実年齢よりも常に8-10年高めに出る私は認知機能が低下していると判断されるのかしら?
これからの発展が期待できる研究。ほかの診断と組み合わせることで見落としのチェックなどに活用できるようになるかもしれない。個人的には目の情報が重要かと思っていたが、顔の部位による違いは顕著ではなく、むしろ下半分の情報のほうが良い成績を導いたということにも関心を惹かれた。
素晴らしい事例です。

情報のインプットをシンプルに・簡単にすることによって、AIモデルの利用のしやすさが格段に上がりますから、今回の「顔写真だけで」予測させるというアプローチは素晴らしいと思います。

顔のデータは、前後比較することによって、やはり特徴が出やすいのかと、気づかされる事例でもありました。
認知機能低下の患者の顔を見分けることができるAIモデルの開発における正答率が9割はすごい結果ですね。
軽度の認知機能をなかなか見抜けない中で、表情だけで見分けるAIの活用は、人が判断しづらいユースケースをAIにより補完する活用方法として広がりそうです。
顔の上と下半分での特徴が違うということにも興味深いインサイトです。
実年齢よりも高くみられる要素の中で、どのパーツがもっとも影響を及ぼすのかわかると良いですね。
皮膚のシワやくすみ、目尻など、特定されたら対応しようがあるような気もします。
認知機能の低下に伴って顔が変化していくということなんでしょうか.であるならば,その変化の変遷みたいなものまで見えてくると面白いですね.
これは面白い。認知症だけではなく、知的、発達障がいの早期診断にも活用できるようになると良いですね。
認知症と軽度認知障害(MCI: 認知症予備軍)の両方がサンプルに含まれてますが、MCIもバッチリ精度高かったのでしょうか。500万人の症状者と500万人の予備軍がいた場合、 打つべきアプローチが異なるのでCOVIDで言えば無症状感染者&スプレッダーを探してケアできる効果と類似し非常に待望の技術ですね。
精度90%超えはすごいですね。
分析実務をやってる身としては精度80%超えてくるとどこかで処理間違ってデータリーク起こしてないか不安になったりしますが、論文に出る段階なのでそこは心配ないんでしょう。
とは言え、認知症判断は非常にセンシティブな問題だったりもするので、全てをAI診断に一元化していくのではなく、人間によるダブルチェックの仕組みも当分は併設したほうが良い気はしますね。