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#AI「DeepMind」、読唇術で人間のプロに勝つ|オックスフォード大学とGoogle DeepMind




■AI「DeepMind」、読唇術で人間のプロに勝つ|オックスフォード大学とGoogle DeepMind

Vanity - 365 day 55

by Rocky Sun(画像:Creative Commons)

グーグルのDeepMind、読唇術で人間の専門家に勝つ

(2016/11/24、ZDnet)

オックスフォード大学とGoogle DeepMindの研究者らは、BBCが放映した数千時間にもおよぶコンテンツを用いた訓練によって、人の唇の動きを読み取る人工知能(AI)を開発した。このAIは人間の読唇術専門家よりもはるかに優れた成績を残したという。

GOOGLE、人工知能(AI)「DEEPMIND」を目の病気(糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症)の診断に活用では、Googleは英国営保健サービス(NHS)と提携し、人工知能(AI)プロジェクト「DeepMind」を目の病気の診断に活用するシステムの構築を目指すというニュースを紹介しましたが、オックスフォード大学とDeepMindの研究者らは人の唇の動きを読み取るAIを開発したそうです。

この技術は今後どのようなことに活用されるのでしょうか。

この技術は、「Siri」のような音声アシスタントに指示をする新しい手段としてスマートフォンに搭載される日が来るかもしれない。あるいは音声をベースとする音声認識システムの強化に利用される可能性がある。

人の唇の動きを読み取る人工知能(AI)は音声認識システムの強化に利用される可能性があるそうです。

最近では、声の質や歩き方から感情を読み取るというような研究が行われています。

カップルの会話の声の質から二人の将来を予測するアルゴリズムの精度はセラピストよりも高い!?で紹介したサウスカロライナ大学工学部ビテビ校とユタ大学が共同開発したコンピュータプログラムがカップルの会話をカップルの声の「ピッチ」や「強さ」や「震え」や「かすれ」などを分析するアルゴリズムで分析したところ、79%の精度でカップルの将来を予測することができたそうです。

あなたは歩き方から感情を読み取ることができますか?で紹介した東京農工大大学院のベンチャー・ジェンチャン准教授と筑波大サイバニクス研究センターの門根秀樹助教らの研究チームは、「喜怒哀楽」と「恐怖」の5つの感情の歩行パターンをデータ化することにより、歩く速度や頭、胴体の姿勢など動作の一部から約70%の確率で感情を読み取れることに成功したそうです。

人工知能において感情の読み取りに関する研究が進む一方で、人間の感情の読み取りに対する能力は下がっていると思うのは私だけでしょうか。

現代はコミュニケーションが重視されている時代といわれていますが、人々の行動はコミュニケーション能力を磨くことから離れているように感じます。

本来であれば、目の前にいる人とのコミュニケーションを深めるべきなのに、その場にいない遠くにいる人とSNSでつながっている気分になっています。

私たち人間はどのようにすれば感情の読み取りに関する能力を高めることができるのでしょうか。

純小説を読まない人は騙されやすい?|文学作品(純文学)を読む人は感情の読み取りに優れている?で紹介した米ニューヨークの総合私立大学〈ニュー・スクール〉の心理学者たちが、ボランティアの被験者たちに、俳優の目の表情からその心情を読み取ってもらう実験を行なったところ、大衆小説(ロマンス小説やミステリー)とノンフィクションを読んだあとは表情の理解度にこれといった改善は見られなかったが、文学作品(イギリスのオレンジ賞、アメリカの全米図書館賞などの受賞作品)を読んだあとは、理解度が著しくよくなっていることが分かったそうです。

2014年10月1日放送のホンマでっかTVの「純小説を読まない人は騙されやすい」というテーマの中で、騙されやすいのは相手の気持ちを読み取る能力が低いためで、純小説(純文学)のような非常に細かい心理描写が描かれる小説を読むことによって、ToM(Theory of Mind:相手の気持ちがわかる能力)が高まることが証明されていて、相手の気持ちを読む能力が高まり、騙されにくくなると紹介していました。

小説を読むことでそれまで自分の知らなかった内面に気づくことができます。

そのことが他人の感情の読み取りにも活かされるのではないかと思います。







【参考リンク】
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肝臓がんの画像診断を人工知能(機械学習)で支援する「類似多時相CT画像検索システム」を開発|立命館大学

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■肝臓がんの画像診断を人工知能(機械学習)で支援する「類似多時相CT画像検索システム」を開発|立命館大学

CT Scan

by Akira Ohgaki(画像:Creative Commons)

AIで肝臓がんの画像診断を支援

(2016/12/14、日経デジタルヘルス)

肝臓がんは、平均5年生存率が30%程度とがん全体の中でも低く、早期発見と正確な診断が求められる。今回のシステムは「単純相」「動脈相」「門脈相」「遅延相」と呼ばれる、造影剤注入からの時間が異なる肝臓の複数のX線CT画像を使う。各相の関係(共起関係)の特徴を抽出したうえで、過去の症例データベースとの類似度を計算する。この結果から、類似症例を出力する。

 検索は大きく2つのステップから成る。まず、X線CT画像から、臓器(肝臓)と腫瘍を分離し、臓器と腫瘍それぞれの3次元モデルを作成する。次に、各相の関係の特徴(多時相共起特徴)を抽出する。現状では臓器と腫瘍の分離に機械学習を用いており、臓器と腫瘍の3次元モデルを3分ほどで作成できる。今後は多時相共起特徴の抽出にも機械学習を導入予定という。

立命館大学情報理工学部先端ICTメディカル・ヘルスケア研究センター長の陳延偉教授の研究グループは、肝腫瘍の画像診断を人工知能(機械学習)で支援するシステム「類似多時相CT画像検索システム」を開発したそうです。

今回開発されたシステムは人工知能で肝臓がんの画像診断を支援するシステムですが、人工知能が病気の診断の支援を行うという研究が数多く進められています。

人工知能が治療法を選択するようになるという背景には、IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないところまで来ていることにあります。

がん治療法、AIが選択…シカゴ大・中村教授ら2年以内に実用化目標

(2016/10/3、読売新聞)

医学論文は、米国の公的データベースだけで2600万件以上登録され、がん関連だけで毎年20万件増えている。最新の情報についていくのは、専門医でも難しい。

医療に人工知能が用いられて医師たちの診断における正確性やスピードが向上することによって、多くの人たちが救われるようになるといいですね。

→ 肝臓がん|肝臓がんの症状(初期・末期) について詳しくはこちら

→ 肝臓がん予防によい食事・食べ物 について詳しくはこちら







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IBMの人工知能システム「Watson」によってがん治療がスピードアップする!?




■IBMの人工知能システム「Watson」によってがん治療がスピードアップする!?

MD Anderson Taps IBM Watson to Power "Moon Shots" Mission Aimed at Ending Cance

by ibmphoto24(画像:Creative Commons)

将来のがん治療を変えるIBMの人工知能システム「Watson」の運用が開始される

(2015/5/7、GIGAZINE)

IBMが開発した人工知能システム「Watson(ワトソン)」を、「がん」の治療に役立てる試みがアメリカとカナダで開始されました。Watsonは膨大な過去の医療データや論文などをデータベースに格納しており、これと実際の患者の医療データを照らし合わせることで、最も適切と思われる治療方針や薬についての情報を医師や患者に提案してくれるシステムとなっています。

IBM’s Watson supercomputer to speed up cancer care – BBC News
http://www.bbc.com/news/technology-32607688

アメリカとカナダにある14の医療機関がWatsonの活用を始めるそうです。

Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

IBM collaborates with More Than a Dozen Cancer Centers

by ibmphoto24(画像:Creative Commons)

Watsonに期待されているのはこの部分だと思います。

残念なことに、現在はがんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまいます。Watsonの活用により、これが劇的に短縮されることになるでしょう

現在でも様々ながんの治療法(外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など)があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、ワシントン州立大学・McDonnell Genome Instituteのルーカス・ウォルトマン医師が語るように

がんと立ち向かうことは、時間との闘い

なのですが、遺伝子を解析し、治療方針を決めるまでには長い時間が必要になるのが現状です。

そこで、Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

今後の医療がいい方向に進むといいですね。







【関連記事】
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人工知能(AI)を活用した医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表|エルピクセル(LPixel)

参考画像:人工知能を活用した医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表(2017/11/24、LPixelプレスリリース)|スクリーンショット




■人工知能を活用した医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表|エルピクセル(LPixel)

人工知能を活用した医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表

(2017/11/24、LPixelプレスリリース)

「EIRL(エイル)」とは、人工知能を活用した医療画像診断支援技術の総称です。LPixelは、EIRL(エイル)を活用し、脳MRI、胸部X線、乳腺MRI、大腸内視鏡、病理などの医療画像診断支援技術の研究開発を進めており、本日10のテーマを公開いたしました。EIRL(エイル)には (1)医師のダブルチェック・トリプルチェックによって品質が担保された学習データを使用(2)学習データが少なくても効率的・高精度に学習する独自技術を活用(3)主要な画像診断装置および撮影プロトコルで撮影した医療画像に対応(4)PACSシステムと連携可能など4つの特徴があります。

エルピクセル(LPixel)」は、画像解析技術に人工知能技術を応用し医療画像診断の効率化を促進することで、診断医の画像診断をサポートするための医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」を発表しました。




■背景

近年、医療の進歩とともに、医師は膨大な数の医療画像と向き合うこととなりました。CT(コンピューター断層撮影装置)、MRI(磁気共鳴断層撮影装置)等のモダリティ装置の進化により、高度な読影スキルが要求される画像診断では対象となるデータ量が増え続け、全国に約5,500人(医師全体の2%未満[1]) の放射線診断医[2]の業務負担の増加が問題視されています。

緑内障のリスク要因を4つの類型に自動で分類する手法を開発|東北大・トプコンによれば、緑内障の治療では、視神経の変形を肉眼で判定し、分類作業を行なう上で、従来は、医師の経験や主観的な要素が大きく、また一般的な診療所では分類が難しいことが問題となっていました。

医療画像診断支援技術があることによって、比較的経験の浅い医師や主観を取り除いた状態での画像診断ができることが期待されます。

また、テクノロジーと医療分野のトレンド|ウェアラブルデバイス・健康アプリ・医学研究|メアリー・ミーカー(MARY MEEKER)レポートで紹介したレポート(スライド300)によれば、インプットのデジタル化の増加によって、医療データは年間成長率は48%となっているそうです。

また、レポート(スライド302)によれば、インプットされるデータ量が増えていくことで、科学論文引用が増加しており、医学研究・知識は3.5年ごとに倍増しているそうです。

以前取り上げたIBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

現在でも様々ながんの治療法(外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など)があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、がんと立ち向かうことは、時間との闘いなのですが、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうのが現状です。

Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

今後は、テクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)による解析が低価格で行われるようになることによって、蓄積されるデータの量が増え、またそれに合わせて医学論文などの文献も飛躍的に増加するため、ますますコンピュータの力を活用することが重要になってくることでしょう。

■まとめ

テクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)を活用した医療画像診断支援システムが取り上げられる機会が増えてきました。

今後はテクノロジー(AI、機械学習、ディープラーニングなど)を活用した画像認識による病気診断システム同士をつないだり、研究結果から得られた知見をつなぎ合わせるプラットフォームが必要になってくるのではないでしょうか。

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「DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 17年8月号 (ブロックチェーンの衝撃)」によれば、別のシステムを結び付けるという仕組みによる脆弱性について書かれてあります。

複数のビットコイン取引所がハッキングされてビットコインの評判を落としたが、この事例で明らかになったのはブロックチェーン自体の脆弱性ではなく、複数の当事者がそれぞれ別のシステムを結び付けてブロックチェーンを使うという仕組みの脆弱性だった

医療ビックデータ解析にテクノロジーを活用する場合の共通のプラットフォームがあれば、お互いの知見同士を活用しあえるようになり、さらなる発展が期待できるのではないでしょうか?

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AIを活用した赤ちゃんの便秘チェック実証実験を開始|#富士通 #日本トイレ研究所

Airport diaper change

by Shane Adams(画像:Creative Commons)

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■AIを活用した赤ちゃんの便秘チェック実証実験を開始|富士通・日本トイレ研究所

AIを活用した赤ちゃん便秘チェックの実証実験を開始

(2017/6/23、株式会社富士通九州システムサービス)

ファーストステップでは、保護者は、スマートフォンを利用して撮影した赤ちゃんの便の画像を、SNSシステムを通してニフティクラウドへ送信します。次に医師が便の画像データを確認し、便の健康状態を分類・登録、保護者は結果を確認します。

セカンドステップでは、ニフティクラウドに蓄積された便の画像データをもとにAIが便の状態の分類結果を医師に提案し、医師はそれをもとに分類を決定、保護者は結果を確認します。AIにより医師の負担は大幅に軽減されます。

富士通九州システムサービスは、NPO法人日本トイレ研究所と共同で、赤ちゃんの便秘チェックに関する実証実験を実施するそうです。

この背景には、赤ちゃんの時に便秘を発症することが多い傾向にあることが分かったことにあるそうです。

NPO法人日本トイレ研究所に寄せられた相談内容によると、0歳児に便秘を発症する赤ちゃんが多い傾向にあることがわかりました。

そこで、排便状態の悪化を防ぐためにも、赤ちゃんの便の画像を医師が確認し、その画像データを基にAIによるうんち分類を行ない、健康サポートを行なっていくことが目的なのだそうです。

「ミルクで育つと排便少ない?」「母乳と人工乳でどちらがよく眠る?」スマホアプリのビッグデータ解析で子どもの成長、発達、生活習慣の実態を研究|国立成育医療研究センターによれば、例えば、1か月児の排便回数は「3日に1回」という子もいれば「1日に6回」という子もいて、個人差が大きいことが知られており、排便回数は栄養方法(母乳かミルクか)により影響を受け、時間的にも変化してゆくことが経験的に知られていますが、その詳しい実態は不明であるため、国立成育医療研究センターは、スマホ育児メモアプリで集めた膨大な赤ちゃんに関するデータを解析し、子供の成長・発達に生活習慣がどのくらい関係をしているかを研究していくというニュースを以前紹介しました。

富士通と日本トイレ研究所の実験データと組み合わせると、よりよいデータとなるのではないでしょうか?




■まとめ

母乳なのに便秘するのはどうして?|花王メリーズ赤ちゃんの便秘:便秘に対処する|パンパースのように赤ちゃんの便秘で悩んでいるママ・パパからの相談が寄せられているようです。

今回の研究によって赤ちゃんの便を調べることで便秘など排便状態の悪化を防ぐことにより健康サポートを行なっていくというのはママ・パパの悩みを解消してくれるといいですね。

小児救急電話相談に寄せられた子供の急な病気やけがに関する相談事例をビッグデータとして解析し、対応の質を向上させる仕組みづくり|厚生労働省によれば、厚生労働省は、小児救急電話相談に寄せられた子供の急な病気やけがに関する相談事例をビッグデータとして解析し、対応の質を向上させる仕組みづくりを行なうそうですが、今回の研究も小児救急電話相談のためのデータとなるといいですね。

→ 便秘とは|即効性のある便秘解消方法(ツボ・運動・マッサージ・食べ物)・便秘の原因 について詳しくはこちら




→ 便秘の症状で知る便秘の原因とは?|便(うんち)で体調チェック について詳しくはこちら

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