ヘルスケア 2022年のGoogleのAI研究の成果と今後の展望～医療編～(2/2)まとめ
１．2022年のGoogleのAI研究の成果と今後の展望～医療編～(2/2)まとめ ・産科超音波検査は、質の高い妊産婦ケアの重要な要素ですが低・中所得国の女性の50%が超音波検査を受けられない ・低価格でバッテリー駆動の超音波診断装置とスマ...
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ヘルスケア 転移学習手順を改良して医療用モデルを少量データでも開発しやすくする(1/2)
１．転移学習手順を改良して医療用モデルを少量データでも開発しやすくする(1/2)まとめ ・胸部X線画像は一般に他の医療用画像診断よりも安価で身近な存在だが有効活用できていない ・機械学習モデルは有効活用に貢献するが大規模なラベル付きデータは...
ヘルスケア 目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(1/3)
１．目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(1/3)まとめ ・3年前ディープラーニングを用いて眼底写真(目の奥の写真)心血管リスク因子を予測した ・その後、慢性腎臓病や糖尿病、貧血検出値など眼底写真からさらなる兆候の発見があった ・今回...
基礎理論 Underspecification：検証データで測定した精度のみに頼る事の落とし穴(2/3)
１．Underspecification：検証データで測定した精度のみに頼る事の落とし穴(2/3)まとめ ・ImageNetで良好に機能する画像分類モデルは破損画像では不十分な性能しか出せない ・ImageNetで同等パフォーマンスを達成す...
ヘルスケア ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(2/2)
１．ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(2/2)まとめ ・固有の疾患を発見するモデルが利用可能であっても、異常検出モデルは有用 ・モデルが異常を特定するために焦点を合わせた領域は放射線科医の関心領域に近い ・緊急の...
ヘルスケア ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(1/2)
１．ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(1/2)まとめ ・肺がん、結核、気胸などの特定の状態を検出する機械学習モデルはすでに開発されている ・しかし各モデルは固有の症例を検出するだけなので他の症例を見逃してしまう恐...
ヘルスケア 機械学習を使って見落としやすい腫瘍の検出を支援(2/2)
１．機械学習を使って見落としやすい腫瘍の検出を支援(2/2)まとめ ・システムは検出が特に難しいelusive polypsの見逃しを防ぎ誤検知も少ない ・ポリープが視野内にある時間が短くとも従来システムより数倍の感度を達成 ・実証実験では...
アプリケーション 機械学習を使ってゲノムの発見を改善(1/2)
１．機械学習を使ってゲノムの発見を改善(1/2)まとめ ・人が持つゲノムは、30億文字を超えるDNAで構成されているがごく一部が個人によって異なる ・個人固有のゲノムは健康状態に影響を与えるのでその関連性を調べる研究がGWAS ・従来は専門...
ヘルスケア C2D2：機械学習を使用して大腸癌の内視鏡検査の精度を向上(2/2)
１．機械学習を使用して大腸癌の内視鏡検査の精度を向上(2/2)まとめ ・合成したビデオを使った性能検証ではC２D2は医師グループの2.4倍の精度を達成した ・実際のビデオを使った検証ではC2D2の採点を医師グループは93%の割合で正しいと評...
入門／解説 その転移学習は本当に有用なのか？(3/3)
１．その転移学習は本当に有用なのか？(3/3)まとめ ・事前学習によって学習された重みは特徴表現とは無関係に学習を高速化する効果がある ・高速効果は平均と分散を意識した初期化で実現できるため任意のレイヤーに適用可能 ・重みを再利用できる下位...
入門／解説 その転移学習は本当に有用なのか？(2/3)
１．その転移学習は本当に有用なのか？(2/3)まとめ ・大きなモデルの下位レイヤーでは学習による重みの変化が小さく特徴表現はかなり再利用される ・大きなモデルでも小さなモデルでも上位レイヤーでは重みの変化が大きく特徴表現はあまり再利用されな...
入門／解説 その転移学習は本当に有用なのか？(1/3)
１．その転移学習は本当に有用なのか？(1/3)まとめ ・転移学習は医療用画像処理タスクのパフォーマンスに大きな影響を与えていない事がわかった ・医療用画像処理タスクでは小さいモデルが大きなモデルに匹敵するパフォーマンスを出せていた ・大きな...