【 深層学習アルゴリズム 】
深層学習は医師よりも優秀？！
肺炎のX線画像診断による
ここ最近よく話題になるのが、人工知能の存在が人間よりも優れている分野が多いということですが、また新たな報告がなされています。
囲碁、チェス、将棋など、ゲーム関係の分野でも大活躍して話題沸騰中ですが、人間の生命をおびやかすような危険な病気である「肺疾患の診断」ということに関しての最新情報です。
スタンフォード大学の研究者グループによれば、専門学術誌に投稿した新しい論文で、畳み込みニューラルネットワークを用いて開発した診断システムの成果について、非常に明るい希望を持てる話題が提供されています。
記事の説明によるとその診断システムの訓練においては、公開されている10万枚以上の胸部X線画像のデータセットを用いたそうです。
それらのX線画像に対して、それぞれ画像に現れている14の異なる疾患に関する情報が注釈として付与されてあるものを使用しつつ、医療現場のプロである研究者である4人の放射線科医の人たちによるX線のテストセットの診断を依頼し、それに合わせて全く同じ条件で診断システム（CheXNet）と比較しました。
すると、その診断システム（ CheXNet ）の方は、肺炎の発見において実際に放射線科医より優れていた（！）というだけではなく、アルゴリズムを拡張することによって、その他にも13の疾患の識別能力も向上する（！！）ということまでも判明してしまいました！！！
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アメリカでは毎年、およそ5万人もの人たちが肺炎で死亡していますが、早期発見さえ出来れば、死者数の減少も期待できると言われています。
肺炎という病気自体は、実に世界全体の子どもの死因として最も多い単一の感染症でもあります。
2015年の調査によれば、5歳未満の子どものうちで、およそ100万人が死亡しています。
論文の共著者であり元AI研究の主任研究員だったスタンフォード大学のアンドリュー・ング教授によれば「人工知能（AI）は今後ますます医学に役立つだろうと考えている」ということです。
ング教授は以前から「心電図（ECG）データで訓練をすることによって人間の専門家よりも正確に心臓の不整脈を識別できるアルゴリズムシステムの開発」という研究にも取り組んでいました。
それらとはまた別に、科学雑誌ネイチャーに最近掲載された深層学習アルゴリズムによると「皮膚科の認定専門医と全く同じように癌性皮膚病変を発見できた」という報告もなされています。
といういきさつもあり、いまは特に放射線科の医療現場では、これからしばらくの間は、人工知能（AI）というものは切実な問題となることは間違いなさそうですね。
今日までの研究によって、人工知能（AI）はCTスキャン画像の問題点を特定する上で、医師と同等以上に正確であることが示されているわけです。
深層学習の先駆者の一人であるジェフリー・ヒントン博士は、AIの進歩を理由に、医学部は「今や、放射線科医の養成は止めるべきだ」という論説をニューヨーカー誌に語っているそうです。
X線画像、CTスキャン画像、および医療写真のようなイメージベースのデータセットの分析は、深層学習アルゴリズムが非常に得意とする分野であり、人間の能力をいとも簡単に凌駕してゆく勢いで発展している模様です。
「深層学習アルゴリズム」によって多くの命が救われるとするなら、いままで専門医として活躍して来られた現場のスタッフさん達が、機械にとってかわられる形にはなってしまいますが、医療現場の最前線から撤退することになってしまうのでしょうか。
製造業を中心に、物流、運搬、建築建設、飲食販売などの接客サービス、また金融機関なんかでも、IOTの導入による省人化、人件費削減が実現されてきており、今後もますます加速されることでしょう。
少子高齢化の現代、職場の労働者不足が深刻化するとともに、人工知能の台頭は切実な問題となりそうです。
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