特集 がんバイオマーカーの探求
AIを活用したがん診断法の開発
大田 信行
1
1Preferred Networks America, Inc. CEO
キーワード:
深層学習
,
マルチモーダル
,
マルチタスク
,
miRNA
,
高次元科学
Keyword:
深層学習
,
マルチモーダル
,
マルチタスク
,
miRNA
,
高次元科学
pp.51-54
発行日 2020年7月20日
Published Date 2020/7/20
DOI https://doi.org/10.34449/J0001.38.07_0051-0054
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現在,人工知能(AI),特にdeep learning(深層学習)がさまざまな医療分野に応用され始めている。まず画像診断においては,すでにさまざまな研究が進められており,その読影精度は専門医の能力と同等,もしくはそれ以上を示すことも珍しくなく,すでに一部で実用化が始まっている。こうしたなか,がん診断にAI(深層学習)を応用しようという試みに対する期待は非常に高い。しかしながら,これまでのAIの医療応用は画像診断への応用がほとんどで,今後の診断の標準になっていくと考えられるゲノム診断にはまだ深層学習の一部が利用され始めたに過ぎない。本稿では,AIを利用したがん診断,そしてがんバイオマーカー探索に焦点を当て,深層学習をいかに利用すればよいのかを考えるために,深層学習の特徴を述べたうえで,現在の問題点とその利用法,そして最後に,現在われわれが開発している,血中マイクロRNA(miRNA)を利用したAIがん診断を紹介したいと思う。「KEY WORDS」深層学習,マルチモーダル,マルチタスク,miRNA,高次元科学
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