富士通研究所 肺炎のＣＴ画像、ＡＩが診断支援
日本経済新聞：2017/6/25 21:10
http://www.nikkei.com/article/DGXLASGG23H3V_V20C17A6TJM000/
■富士通研究所 コンピューター断層撮影装置（ＣＴ）を使った検査で、医師による肺炎などの診断を人工知能（ＡＩ）で支援するシステムを開発した。
過去の症例データから類似の画像を数秒で探し出し、医師に提示する。
医師が診断するまでの時間を約10分と、現在の約６分の１に短縮できる見込み。
2018年度以降の実用化を目指す。
対象としたのは、呼吸困難に陥る間質性肺炎や肺気腫など。
断面画像からどの病気か判断するのは難しく、時間がかかる例も多いという。
研究チームは、医師がＣＴ画像をもとに肺をいくつかの立体的な領域に分けて異常な陰影がないか見ているのに着目した。
この手法をＡＩでも採用し、広島大学が持つ約３万枚のＣＴ画像データをＡＩに学習させた。
この結果、異常な領域を素早く高精度に見つけ出せるようになった。
過去の症例の画像データを使った実験では、医師があらかじめ正解としていた症例を、ＡＩは約85％の割合で選ぶことができた。 どうせ富士通製じゃなくて、どっかのスタートアップの作ったものを担いでるだけだろ
今の富士通に新しいモノを作る技術なんてまったくない
今ごろできたのか
まえからkaggleとかでよさげコード公開されとるやん
医者が失業する時代が来るとはなぁ〜
最終的には外科医もいなくなりそう
「街のかかりつけ医」よりも最新の医学知識を反映したＡＩの方がええかもな。
肺ガンのレントゲン確認も、嫌々やってる医者が見るより、コンピューターが判断した方が確実なんじゃ？
＞ＡＩは約85％の割合で選ぶことができた。
なんか微妙に低い気がするんだが、この位でいいのか
>>1
>約３万枚のＣＴ画像データをＡＩに学習させた。
AIじゃなくて単なるIF分岐みたいなもんじゃねえの？ 人間の医師の診断精度が解らないからなんとも言えない。
>>16
そんな数字を公表したら大変なことになりそうだなw >>13
実は人間医師の診断もそれくらいの精度
だからセカンドオピニオンが有効とされる 俺を診てくれてる超天才の先生が胸部ＣＴ画像に写った影で、
肺炎と転移性肺癌の読影に失敗して、４ヶ月後死にかけた。
肺炎と肺癌の影は似ていて判断が難しいんだと。
以来、専門の放射線診断医の先生が判断してる。
富士通ってなんか他社以上にえーあいえーあい連呼してる気がするけど、生き残りをかけた最後の勝負にでも出るつもりなのかね？
元中の人の俺からすれば、目先の小銭に目がくらんでSIに傾倒しまくって、投資することを忘れたチンピラ企業に成り下がってた気がするけど
>医師があらかじめ正解としていた症例を、ＡＩは約85％の割合で選ぶことができた。
「医師があらかじめ正解としていた症例」の何％が実際に正解だったのかも知りたいね。
医師が正解としていなくてもAIが選んだものが実は正解だった％が高ければ実用としてありうるよな。
肺炎をきちんと診療できる医者は、じつは驚くほど少ない。
「有る、無い」という単純な問題ではなく
「どういう肺炎で、どう治療すべき」をかね。
>>27
放射線科は治療分野もやってるから、いきなりそこまでにはならないよ。
検診分野はどうなるかわからないけど。 >>29
でもほかの科に比べたら影響は甚大じゃない？ >>23
バブルの頃、Fランでも受け付けで名前書いたら内定出してた会社だからな まだあるのが奇跡 医者の質が落ちていくな
短期的な意味ではなくて長期的観点で。
>>1
これだとパターンをAIが探し出してないからディープブルーとかには
対抗できないな。
CTと病状の結果から画像パターンを勝手に探し出してくるくらいじゃないと。 単にデータベースから類似形状を検索するだけのを、人工知能と言い換える簡単なお仕事です
>>23
SIなんて未来がないし、いくらやっても社員の技術力向上にもつながらない
社内でもお偉いさんから末端まで、馬鹿以外はみんなそれを理解している、にも拘わらずSI中心のビジョンしか描けない
なぜなら、SIで楽に小銭を稼ぐのに慣れ切ったせいで自前で用意できる売り物がほとんどなくなってしまったから
SIは確かに一時期は富士通を救ったかもしれないが、今やそれが富士通に止めを刺そうとしているような状況 >>11
なお、画像と診断結果を入力してるのは勤務医にも開業医にもなれなかった…、なんでもない >>38
心配ないよ
医者の質が落ちれば落ちるほど見逃しが多くなって
患者の犠牲によりいいデータが収集できてより賢いシステムへと進化する ＞ＡＩは約85％の割合で選ぶことができた。
低いな。誤判別も多いとかえって面倒になる
>>3
そうなんだけど、AIのソフトなんて誰かが作った優秀なやつを使えばいいんであって
肝になるのは学習させるためのビッグデータをどう集めるかだから
今回は広島大学のデータを使うことのできた富士通の手柄
この実績を元に富士通の電子カルテ導入してる病院のビッグデータ集めまくって、国が主導するAIの病理診断でイニシアチブ取りたいんだろ >>23
何でもIBMの真似事でやってきたツケだなｗ >>34
下請けがもつんじゃね？
だから富士通はどんだけ失敗しても痛くも痒くもないんだから >>50
IT屋さんがそんなリスク持つわけない。
結局医者が最終判断をするわけで医者の仕事は大して変わらん。
中国人医師に読ませるのも同じなので、そういう遠隔診断は流行ってない。 85%なら医者もそれくらいだろ
別に医者はCTのプロじゃないし機械がやればいい部分は機械でやればいい
医者は機械が出した結果を見てそのまま処方箋だすか簡単な治療すればいい
簡単な作業は人がやったほうが安い
例え針を指すだけでも機械は大きくなりがち
クラウドのデータベースにフィードバックされて行けばどんどん精度は上がってゆくよ
アルファ碁だって年間2000万局対局させて経験を積ませたら人間では太刀打ち出来なくなった
知識だの経験だのはどんどん置き換わってゆく
AIを使う知能が日本企業にあるとは思えない
富士通なら大人しく組み立て()やってれば良かったのにw
こんなもん
２０年前からある
何をいまさらえらそうに
間質性肺炎。
別にＣＴじゃなくて胸部レントゲンと、血液検査のKL6で分かるし。
こういう分野では人はあっという間にAIにかなわなくなる
人間より高性能になる日はすぐそこ
>>21
メタなら原発があるけど
どっちにしろ4期じゃね？ 癌の病理診断とか非常にいい加減なんだよな
ＡＩに任せたらこの辺も向上するんじゃねえの？
父が何年も町医者でレントゲンとかやってて問題無しとされてたんだけど
倒れた時肺がんのステージ4だった
今では単純レントゲンにもいちいち放射線読影つけさせる奴がいるからな。
入院させたら兎に角ルートとって採血、感染症なら培養、画像検索は一通りやって全て読影結果つけさせる。
何を疑うか聞いても「検査結果待ちです」。結果はカンファでだして治療法は言われた通り。こういうのが開業して一人で患者診る。
>>64
肺がんを単純XPで初期発見は難しい
中空臓器で膜だから、縮むんだよ
だから同じ大きさでも実質臓器の何倍もと同じことだったりする >>59
COPなんかKL6正常例も多いし画像からもまずわからん >医師があらかじめ正解としていた症例を、ＡＩは約85％の割合で選ぶことができた。
見落としがないかどうかの確認の補助には一応使えそうな感じなんだろうか
今の医者は検査の数字を見るだけで
視診も読影も聴診も触診も出来無いからなぁ
心電図とか脳波の自動解析って厳しく解析しすぎて異常だらけでしょ…
>>27
心配するな、日本人は百パーセント確実以外は許さない
豊洲でわかってるだろ、原発だって百パーセント安全か否かが、ずっと論点だしな
百パーセント安全だから、システムを改良できなくて、最終的に死ぬのが日本人
百パーセント安全じゃないと、やったらダメなのが日本人
できた瞬間に百パーセントの完成度を要求するのが日本人、プラモデルぐらいしか作れないわw 
