【2019年4月】眼の検査を30秒で済ませる機械。Google傘下のAI研究所DeepMindが開発

◆眼の検査を30秒で済ませる機械。Google傘下のAI研究所DeepMindが開発

眼の検査を30秒で済ませる機械。Google傘下のAI研究所DeepMindが開発

ディープラーニングを利用した、自動診療は今後もっとも発展が予想される分野だ。

ざっくり言うと、静止画や動画から特徴量を抽出して、抽出した特徴量毎にラベリングを行い出力するというシステム。同様のシステムは他にもある。皮膚の写真から皮膚ガンを見つけるとか、細胞の写真からがん細胞に色をつけるとか。人間が目で見て判断出来ることは、全てディープラーニングで出来るのだ。画像職人がパッと見で「この部分がおかしい」と言い当てるみたいな事が出来てしまう。

しかしディープラーニングでこのような推論が出来るようになるには、静止画で数百万、動画で数千時間のラベリング済みデータでの学習が必要なため、やり方がわかっていても 実際にやる分野は採算がとれる分野に絞られ、実際にやる企業は資本力のある企業に限られるという課題がある。

この課題の解決には、実際の静止画にノイズを混ぜ、複数の静止画データを作り出すという方法で、静止画の入手コストを下げる事が出来る。これを専門にしている企業も人工知能エキスポに数社出店していた。

ちなみに、ディープラーニングで食わせるデータを触覚データにすれば、触診でわかる病気は全てディープラーニングで診察可能だし、手で行う治療も全てディープラーニングで可能になる。
しかし現状では、人間の手と同レベルのセンサーを有したマシンハンドは開発されておらず、触診の自動化は目処が立たない。
技術発展によりマシンハンドが出来上がれば、触診分野も自動化されるだろう。

これにより、

1.目で見て診察→ディープラーニングによる静止画、動画学習と推論

2.問診による診察→ディープラーニングによる音声認識と推論

3.触診による診察→ディープラーニングによる触覚データ学習と推論による出力

医師の仕事はディープラーニングを頭脳にしたロボットに代替されるようになる為、過疎化が進む無医村や、発展途上国の医師がいない村には福音をもたらすだろう。