【アリババ】AIによる診断技術を開発したと発表。 (正確度は96%とのこと)

(2020年02月15日)

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人工知能(AI)が
新型コロナウイルスによる肺炎との闘いで
「新兵器」になりつつある。

阿里巴巴(アリババ、Alibaba)は15日、
アリババ系研究機関の「達摩院(DAMO)」が、
クラウドサービスを主業務とする
阿里雲(Alibaba Cloud)と共同で、
新型肺炎に関する
新しいAI診断技術を開発したことを明らかにした。

このAIは、
新型肺炎の疑いがある患者のCT画像を
20秒以内に判読できる。

分析結果の正確度は96%に達し、
診断効率を
大幅に引き上げることが可能だ。

16日より運営を開始した
河南省(Henan)鄭州市(Zhengzhou)の
「小湯山(Xiaotangshan)医院」では、
このアルゴリズム補助による
臨床診断を導入済みという。

新型肺炎の流行初期では、
確定診断のサンプル数が少なく、
医療機関では
高水準の臨床診断データが不足していたため、
核酸検査を病原学的証拠として
診断の主な参考基準としていた。

臨床診断のデータ数の増加に伴い、
映像学的ビッグデータの特徴も次第に明らかとなり、
CT画像の診断結果の重要性が増していった。

国家衛生健康委員会が公表した診療案第5版に基づき、
核酸検査の結果で判断する必要はなく、
CT画像の診断結果を感染の基準とすることになった。

新型肺炎患者の胸部CT画像の特徴は、
片肺
あるいは両肺にまだら状
あるいはすりガラス状の結節陰影が見られるなどの
微細な変化がある点だ。

1人の患者のCT画像は
約300枚もあり、
肉眼で分析する場合、
約5~15分かかってしまう。

「達摩院」の医療AIチームは、
最新の治療案や
鐘南山(Zhong Nanshan)などの権威チームが発表した
臨床的特徴に関する論文などに基づき、
浙江大学(Zhejiang University)第一付属病院、
「万里雲(Wanli Cloud)」
「長遠佳(Changyuanjia)」など
複数の医療機構と協力し、
5000例を超す患者のCT画像サンプルデータに基づき、
訓練データの病変形状を学習させ、
全く新しいAIアルゴリズムモデルを開発した。

説明によると、
NLP(自然言語処理)の回顧性データと
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用い、
CT画像の識別ネットワークを訓練することにより、
AIは迅速に新型肺炎と
普通のウイルス性肺炎の画像を識別できるようになり、
最終的に識別正確度は96%に達したという。

AIが一つの病例を診断するのに必要な時間は
わずか20秒足らずで、
医師の負担を効果的に軽減できる。

このほか
、AIは病変部位の占める比率を直接計算することで、
病状の程度を明らかにし、
臨床診断の効率を
大幅に引き上げることが可能としている。

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200219-03268742-clc_cns-cn

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