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2021年5月4日

12831:データサイエンスとAI 人間の認知と時間の制御。(坂本泰二先生日眼講演)をオンデマンドで聞きました

清澤のコメント:漸くオンデマンドで日眼総会の特別講演を聞きました。先日の日本眼科講習会にもつながるお話でした。AIに関する深い洞察が共感できるお話であったと思います。

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①網膜研究と人工知能の可能性:

1)AIで新しい研究領域が出来た。

脈絡膜、OCT-Cスキャン 脈絡膜には3層があり、その間の区別ができない。コリオキャピラリス、サトラーズ、ハラーズに3分。これで数値化ができるようになる。21世紀にはAIがテーマを示し、人かあるいはAIが研究する時代になる。眼底をデジタル化するだけではなく、数値で記録する。例えば、眼底写真から男女を見わける因子を探す。

OCT画像の重ね合わせについて。敵対的画像ネットワーク:GANが有効である。超広角眼底写真では渦静脈も見える。その描出が速い。

2)人間と共存するAI

米国FDAが、AIにより臨床診断をすることを許した。診断用AIでは優れた診断機械を作れる。しかしこれではブラックボックスAIだ。AIは猫の画像をAIが判断できる。しかし、なぜそう判断したかが説明できるエクスプレナブルAIであってほしい。それは(説明可能AI)思考過程を説明する。一方、AIはその判断の確信度を示せる。迷いは対話につながるという言葉がある。AI迷い指数(エントロピー)で画像に色を付ける。すると、正常な人の眼底では迷い度指数が少ない。AIで疾患別に並べると、同じ群が2群に分かれる。放射線科の論文では、人間は第2以後の候補を捨てて第一の診断を下すから、共存する(説明可能な)AIが必要だ。オードリー・タン博士もその点をのべている。

②ビッグデータと網膜、AIの可能性

眼科独自でビッグデータを持たなくてはならない。2016年の網膜剥離データ3500例。量、多様性、速度、そして信頼性が大事。殊に信頼性のあるデータであることが求められる。50年前の剥離との比較で、以前は若者の疾患で有ったが今は老人も多いなどの差も見られた。3500例の分析。傾向スコアマッピング:新規のランダム解析は施行がむつかしい。一方行政主導のデータは使いにくい。米国ではジャンクデータ混入も多いという。バーチャルリコンストラクテッド法で分析する。すると、初発、黄斑剥離なし、有水晶体眼なら硝子体切除よりもバックリングの方が成績は良いことが示せた。これは患者に負担がかからない後ろ向き試験で有る。

③社会を反映するか?網膜剥離で手術を受ける比率は女性の方が低いということか?。ビッグデータで社会(性による差を含む)を知ることが出来る。

Categorised in: 眼科検診