海の向こうでは、既に機械の方が人の画像診断の精度を凌駕している？

アメリカでは、CTやMRIの膨大な画像から特徴点を抽出して、画像診断に活用している会社があります。

出典:enlitic


このEnliticという会社は、Google発のImageNetという機械学習のツールを用いて、医師でも発見出来なかった所見を見つけることが出来るサービスを提供しているのだそうです。

We have arrived at a truly exciting time in machine learning, particularly in the domain of deep learning. Recent advances have integrated the algorithmic analysis of images, natural language, and structured data with problem-solving systems, resulting in breakthroughs such as Google's self-driving car, the Jeopardy victory by IBM's Watson, and the automatic labeling of photos by Apple and Facebook.
The rapid rate of improvement in this area is extraordinary. In 2012, Google achieved state-of-the-art results in image recognition using a cluster of 16,000 computers running in parallel. Today, just two years later, algorithms that are 400% more accurate and use only a single PC and GPU, resulting in operating costs of only a few hundred dollars. Systems based on deep learning methods can develop a basic understanding of natural language, just through exposure to books.
Our vision is to advance the state-of-the-art in machine learning and apply it to one of the most important problems facing humanity: diagnostic healthcare.(引用:enlitic)

機械学習というのは、要は沢山のデータをPCに与えると、そこからどれが同じ特徴を持つものかを精度よく調べることが出来る、というものです。沢山のデータがあればあるほど正確な結果を返すものです。よく将棋でも棋士が負けたとか話題になりますよね。最近ではGoogle Carが運転手無しで走行していたり、Facebookのタグ付けの精度も人とそう大差無いくらいになっています。

Googleが開発したImageNetという技術は、2012年に開発され、16000のコンピュータを同時に走らせて、画像認識を行うことで抽象的な概念まで認識出来るようにしたものですが、近年は技術が更に進歩して数百ドルで出来るようになっているそうです。

この技術を医療診断に用いているのが、enliticという会社なんだとか。恐らく一番成功されているのが、この会社なのではないかと思います・

Githubに、CADのソフトに関するソースコードをあげている人も何人かいました。Python,Java,PHPなどですね。

既に遠隔で読影を行う事業会社はいくつかあり、J-MACさんやドクターズネットさん、医知悟さんなどがあります。ただ、これらはCAD(コンピュータ支援診断)のシステムまでは大々的には行っていないようです。

CADについてはかなり昔から日本でも研究されていましたが、色々なしがらみがあり、なかなか実用化出来ていないようです。なんでも"規制"があるから、オプトインでやめてしまうのはもったいなくて、もう少し色々出来たらいいのにと思っています。

他にもあるにはあるみたいですが。。

画像解析を生業としてやっている会社の記事から参照しました。この会社の社長さんは私と同学年であることが分かりました。





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