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2019年2月25日

10500:眼科における最新AI医療 高橋秀徳先生の話を聞きました:聴講印象記

眼科における最新AI医療 高橋秀徳先生の話を聞きました:聴講印象記
自治医大 高橋秀徳准教授

(第4回 DM JOINT ACADEMIC NETWORK)
清澤のコメント:AIの進化の流れが良く解りました。海外では大勢の専門的人手と多額の資金をかけて行っている研究であり、それなりの成果が出ているようでした。日本で家内制手工業的な体制で研究を行って、追いついてゆけるものなのでしょうか?そのあたりも気になりました。

●「人工知能は人間を超えるか 松尾豊」という本がある
・1995年ころインターネットが出回り始め、パナソニックのテレビパソコンも出た。そのCPUは遅く、計算速度に今とは2ケタの差があった。当時は人工知能冬の時代だった。

・人工知能⇒機械学習⇒ニューラルネットワーク⇒深層学習:と進化し、2年ごとに回路密度も増えた。
・深層学習の識別能は:
2010年では30%の誤答率、
2012年、深層学習はGoogle net, Res netと進み2017年には終了。
2015年以降では人を超えている。
・網羅的特徴解析も出てきた。例えば、全遺伝子解析などの手法に使える。
・勾配消失問題にはdropoutというデータに脱落を加えて多数層の解析ができるようにする手法が使えた。
LeNET (3層) 1998年:はがきの郵便番号の数字を読むなど
AlexNet (8層)、Google le Net., Res Net (152層、画像識別に特化したもの)と進化した。

計算速度も向上した。ニューラルネットワークを深くする技術進化:で深層学習は実用化された。パソコンのビデオカードが計算速度を10倍に速めた。
・糖尿病網膜Ting W. et al. Development and Validation of a Deep Learning System for Diabetic Retinopathy and Related Eye Diseases Using Retinal Images From Multiethnic Populations With Diabetes
JAMA. 2017;318(22):2211-2223. doi:10.1001/jama.2017.18152

OCTもAI診断できる。AIは医用画像との相性が良く、セグメンテーションして新生血管など治療要否の説明もする。Clinically applicable deep learning for diagnosis and referral in retinal disease. Nat Med. 2018 24:1342-1350

FDAは世界初のAIでの眼科応用を認めた。AIは87%、眼科医73%正当率
Baiduと中山大学は大金を開発にかけている世界で4兆円(中国3兆、米国1兆、日本ゼロ)

今後は①診断補助、②自動警告(左右誤認、患者誤認、処方忘れ等)、③自動入力(翻訳、説明を専門用語に直して記入するなど)が期待される

Categorised in: 糖尿病網膜症・加齢黄斑変性 (網膜疾患)