彼らは、放射線技師よりも肺癌をよりよく検出できるアルゴリズムを訓練します

アルゴリズム 機械学習
2019-05-22 02:47.

毎日のアルゴリズムは、一つに私たちの生活に参加の方法 または別の 、と彼らはほとんど常にしそう影響を与える私たちを -時にはマイナスに-私たちも知らないうちに、私たちは1を見たとき、それが悪いわけではないので、命を救う可能性を秘めています。今週の月曜日、Googleの人工知能部門の研究者は、健康研究者のグループと一緒に、94.4%の成功率で肺がんを検出できる深層学習アルゴリズムを発表しました。

所見がジャーナルに掲載されたネイチャーメディシン、及びそれらが離れ高い正解率を有するから、そのことを示し、このアルゴリズムは、特定の状況において放射線科医を上回ることができました。研究によると、システムは、全国肺癌スクリーニング試験から得られた6,716例でその成功率を達成し、1,139の独立した臨床例で同様の精度を達成しました。

研究者は2つの研究を実施しました。1つはプレスキャンが利用可能で、もう1つは利用できませんでした。最初のシナリオでは、肺がん、がんなし、およびがん化した小結節を持つ人々のCTスキャンでトレーニングされた深層学習アルゴリズムは、6人の放射線技師よりも高い識別率を示しました。 、人間とアルゴリズムの間の結果は均一でした。

「この実験の全過程は、学校の学生のようなものです」と、Googleのプロジェクトマネージャーであるダニエル・ツェ博士はニューヨークタイムズに語った。「私たちは、癌とは何か、そして将来癌になる時期を自分で学ぶことを教えるために、大量のトレーニングデータを使用しています。」私たちは彼に長い間訓練した後、彼が見たことのないデータを使って最終試験を行いました、そして最終結果は素晴らしいものでした。」

しかし、この研究の結果は、アルゴリズムによる識別の最初のステップです。がんスクリーニングを実施する医療施設で広く実施できるほど正確であることが証明されるにはまだほど遠いですが、それは有望なスタートです。「喫煙者の肺のCTスキャンは非常に悪いので間違いはありません」とカリフォルニアのスクリップス研究所の所長であるエリック・トポール博士はニューヨークタイムズに語った。

Googleを含む多くのテクノロジー企業は、特にモデレートタスクのために、大規模プラットフォームでの検出ツールとしてアルゴリズムをすでに使用しています。そして、これらの自動化されたシステムにはまだ大きな欠陥があります。しかし、肺癌を検出するためにこの技術に取り組んでいる研究者は、それが効果的であるかどうかを完全に確認せずにそのようなシステムを実装するリスクを認識し、システムを保護し、その使用する

「私たちは世界中の機関と協力して、このテクノロジーをクリニックに生産的に実装する方法についてのアイデアを得ています」と、ツェ博士はニューヨークタイムズに語った。「私たちはこれに突入したくありません。」

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