医療

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Explainable AI:説明可能なAI(3/3)

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1.Explainable AI:説明可能なAI(3/3)まとめ ・xAIよりAIが内包する偏見(bias)の解決に力を割くべきと主張する人もいる ・人間の意思決定も理由を説明できていない可能性があるが機械に説明を求めるのは意義があるのか? ・「説明を行うシステムの追求」と「偏りが少なく公平性が高いシステムの追求」の両軸が必要 2.説明可能なAI以外にも考慮しなければいけない事 以下、toward […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ新しいタスクにも自動的に対応する機械学習が長期的目標 ・多様な研究者グループが安心して研究出来る事や新たに参入する研究者に対する支援なども重要 2.オープンデータと […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)

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1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(3/8)まとめ ・機械学習をクラウド上ではなくスマートフォン上で実行する事に注力し音声、視覚、文字の認識が可能に ・これによりプライバシー保護と応答速度向上、ネットワーク接続がなくとも動作できるようになった ・医療分野では画像を使った困難な診断などで人間の専門家を支援できるレベルの精度を達成しつつある 2.AIによる […]

AIを利用して乳がんのスクリーニングを改善

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1.AIを利用して乳がんのスクリーニングを改善まとめ ・乳がんは世界中の非常に多くの女性に影響を与えている病気で日本では11人に1人が影響を受ける ・マンモグラフィーやX線撮影が乳癌を早期発見する手段だが撮影した画像から診断する事は簡単ではない ・人工知能が放射線科医をサポートする事で乳癌の徴候をより正確に発見できるようになるかもしれない 2.人工知能による乳がんの検知率が専門家を超える 以下、b […]

肺癌を予測するための有望な一歩

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1.肺癌を予測するための有望な一歩まとめ ・肺がんでは年間170万人以上が死亡しており、世界中で最も死亡人数が多い致命的ながんの一つ ・CTスクリーニングは死亡率を低下させるが診断が難しく経済的コストにつながる等の課題がある ・この現状を改善するポテンシャルを持つAIモデルが開発され更なる研究パートナーを求めている 2.機械学習を使って肺癌を検出する試み 以下、www.blog.googleより「 […]

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