Technologies

長崎大学と産業技術総合研究所は、医師が持つ専門知識と人工知能による効率的な特徴抽出技術を組み合わせることで、通常型間質性肺炎の診断における判断根拠の透明性を保持したまま、高い精度で診断する人工知能モデルを作成するための新手法を開発しました。モデルが獲得した特徴抽出方法を、医師が経験や専門知識に基づいて、診断に影響を与えない着眼点を除いたり、見た目では異なっていても同じ現象を表す特徴量を統合したりすることにより、人工知能の判断に医学的な知見が反映され、人工知能の判断と医学的知識の関連が明確になることで医師は人工知能の判断が適切であったかどうかを確認することができます。この手法を用いて、診断が難しく、死亡率も高い通常型間質性肺炎に関し、高精度に病理診断を下す人工知能モデルを開発しました。
この研究結果は、2022年2月3日(日本時間)にNature学術誌グループである「Modern Pathology」に掲載が決まりました。
詳細は、こちらをご覧ください。

jp
Technologies
1