世界的なIT企業Googleは、AIの技術開発にも力を入れています。今回はGoogleが開発中の肺がんを診断するシステムをご紹介しましょう。

このAIによる肺がんの診断精度は、なんと人間の専門家による診断精度を上回り、医師よりも誤診率が低いとのことです。

画像を用いた機械学習への挑戦

機械学習を行うには、機械に統計を学ばせるためのデータが大量に必要です。機械学習では、文字のデータを教師データとすることが一般的。文字のデータを使う理由は、基本的には単語それぞれに意味があり、機械に用例を把握させるのに向いているからです。

一方で、機械学習に画像データを使うとなると、文字データのときよりも難しさが格段に上がります。Googleの機械学習アルゴリズムをもってしても、人間とゴリラを混同してしまうといったことがありました。AIによる画像の認識は、まだまだ人間と同じレベルまで到達できていないのです。

3Dモデルによる肺がんの診断

Googleは、複数のCT画像から3Dモデルを作成し、AIで解析するという手法で画像の機械学習にチャレンジしました。また、肺がんが重症化する前に、悪性腫瘍化を予測したり、小さな悪性組織を特定したりできるかどうかも、同時に検証されました。

すると、2DのCTスキャンを見て肺がんの診断を行う医師よりも、3Dの画像を見て診断するAIの方が診断の精度が高い、という結果が出たのです。

AIによる肺がん診断の精度

GoogleはこのAIをテストするため、4万5856枚の胸部CT画像をAIで診断し、6名の放射線科医師の診断結果と比較しました。すると、AIの方が人間よりも肺がんを5%多く見つけることができました。さらに、誤検出の件数は11%以上少ない、という検証結果が出ました。

放射線科医師は、CTスキャンから何百枚もの画像を見て、肺がんかどうかを診断します。異常が分かりにくい画像も当然あるので、わずかな異変を見抜けるかどうかは医師の経験による部分が多いのです。それでも、ベテランの医師でも見抜けない難しいケースは多く存在します。

個々の医師の能力に依存し、また診断が難しいケースもある肺がん。AIによる高精度な肺がん診断には、期待が高まっています。

まとめ

Googleは画像による機械学習の精度向上に取り組んでいます。CTスキャンの3Dモデルを使ったAIによる肺がんの診断は、人間の医師よりも高い精度で行える段階まで来ました。

AIや機械学習は医療の分野でも活用が期待されている技術です。眼科や皮膚科など、がん診断以外の場面でも活用が広がっていくでしょう。

英文参考リンク

AI技術について詳しく知りたい方へ

さまざまな業界で急速に普及が進んでいる、AI技術。今や、多くの企業で、AI技術を活用したサービスの実証実験や実用化が進んでおり、今後も目覚ましく著しい発展が期待されています。企業にとっては、自社のビジネスとの親和性や競合他社の取り組みを見極めながら、AI技術を活用した新技術や新サービスをどのように拡大させていくか、日々試行錯誤しながら真剣に検討していることでしょう。

こういったAI技術を活用したサービスを導入したり、自社でサービスを開発してみたいけど、気になるのは、開発方法や費用。他社に開発やコンサルをお願いすることができますが、その場合、他社との連携がうまくいかなかったり、自社のニーズに沿った仕様にカスタマイズすると想定以上に時間とコストがかかってしまいますよね。できれば、費用を抑えながら、AI技術を活用したサービスの開発と展開を目指したいもの。しかし、開発者やデザイナーなどのリソース不足や知識不足により、思うように開発が進まなかったりするかもしれません。何か良い解決策はないのでしょうか。

プログラム開発費用は? 開発費を半額にする方法とは?

家の装飾と同じで、沢山の費用を払えば内装はとても豪華になるのと同じく、システム開発やコンサルティング費用をつぎこめば色々なことができるようになります。

ただ、これは日本の開発会社やアメリカ等の人件費の高い会社に依頼をすると、とても高いのです。

では、どうするのか?次のページにてオフショア開発SIMECという開発費用高騰課題とエンジニア、デザイナー不足の解決方法をご紹介します。

おすすめの記事