間質性肺炎を検出するAIを開発し、その有効性を検証した研究を論文化しました - エムスリーテックブログ
こんにちは、AI・機械学習チームの浮田です。最近、私が筆頭著者の論文が公開されたので、今回はその紹介をします。 発表した論文はこちらです： www.ncbi.nlm.nih.gov この論文では、 胸部X線 (レントゲン) から間質性肺炎を検出するAIの評価を行いました。 結果、このAIを使うことで医師の読影成績が統計的有意に改善しました。 このAIを使うことで間質性肺炎の見落としを減らすことができることが期待されます。 エンジニアリンググループで論文を書くのは珍しい機会でしたが、査読対応など大変な時も経て無事公開することができました。 図1. 今回開発・検証した医療AIの実際の画面。プレスリリースより転載 今回開発・検証した医療AIの概要 有効性を検証するための臨床試験 目的 データセット、実験設定 結果 評価方法の詳細 感想 We're hiring! 今回開発・検証した医療AIの概要
猫の痛みの有無をAIで判別。世界で利用されるWebアプリ「CatsMe!」開発の裏側
猫の痛みの有無をAIで判別。世界で利用されるWebアプリ「CatsMe!」開発の裏側 2024年1月11日 株式会社Carelogy 取締役CTO 兼 医師 河本 直樹 東海大学医学部医学科を2021年4月に卒業。2021年2月に株式会社Carelogy設立、取締役CTOに就任。 株式会社Carelogy 取締役CDO 工藤 貴弘 慶応義塾大学大学院理工学研究科修士課程修了後、大手プラントエンジニアリング会社にITエンジニアとして在籍。2022年10月株式会社Carelogy取締役CDOに就任。「CatsMe!」においてはAIモデルの開発を担当。 今世界各地の愛猫家のあいだで話題のWebアプリ「CatsMe!」（旧：猫の痛み検知AI「CPD」）。「この猫は痛みを感じているのか、そうでないのか」を、猫の顔写真をもとにAIが判別するサービスです。2023年5月のサービスリリースから約4カ月で累
AIモデルは「網膜の写真」だけで子どもが自閉症かどうか100％見分けられるという研究結果
コミュニケーションや行動などに特徴がみられる自閉症スペクトラム症(ASD)の子どもを「網膜の写真」だけで100％の精度で見分けられるディープラーニングAIモデルを、韓国の延世大学医学部の研究チームが開発しました。ASDの子どもを早期診断する客観的なスクリーニングツールとして、AIが有望な選択肢になる可能性があると期待されています。 Development of Deep Ensembles to Screen for Autism and Symptom Severity Using Retinal Photographs | Ophthalmic Imaging | JAMA Network Open | JAMA Network https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2812964 AI-screene
「摂食障害の相談、生成AIで代替できぬ」失職した米心理相談員の警告
人間が醸し出す信頼感や、人間的な交流が重視される業務は、生成AIでの代替が難しい。無理にそうした仕事まで生成AIに任せると、社会から人間味が失われていく。 人と生成AIがそれぞれの強みを発揮し、共存していかねばならない。 ■連載予定 ※内容や順番は予告なく変更する場合があります （1）OpenAI、アルトマンCEO電撃復帰 前代未聞の騒動でMicrosoft「実質支配」浮き彫り （2）Microsoft・Google・Adobeらが踊る3大トレンド 生成AI大競争時代 （3）生成AIに職を奪われる 東尋坊で絶望する画家の卵と闘う俳優たち （4）「生成AIで人の優しさ再現できぬ」失職した米心理相談員の警告（今回） （5）あなたは何社知っている？ 新興勢が爆速成長 生成AIの旗手25選 （6）あなたも知らねばオワコンに 「ワード」も「パワポ」も生成AIで一変 （7）Slack・Notion・G
GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB
近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 （追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル：Empowering Psychotherapy wit
抗がん剤の副作用をAIで予測する - エムスリーテックブログ
こんにちは、AI・機械学習チームの浮田 (id:uKita) です。 今年のMultinational Association of Supportive Care in Cancer (MASCC)という国際学会にて、私たちのチームがサポートしてきた研究開発がオーラル発表されたので、今回はその内容について紹介します。発表のアブストラクトはこちらです。 www.eventsforce.net 臨床AIの開発 今回の研究の背景 データセット 解析 データ量があまり多くないことへの対処 画像の前処理 結果 データ量と精度の関係 まとめ We're hiring! 臨床AIの開発 AI・機械学習チームでは、臨床現場で活用できるAIの開発に取り組んでいます。これまで、間質性肺炎の診断AIやCOVID-19肺炎の重症化を予測するAIをはじめ、様々な疾患や症状を対象にモデルを開発してきました。これらの
病院で使えるChatGPT命令文３選｜患者視点の医療経営 長 英一郎
ここ数日いくつかのクライアント病院に訪問し、ChatGPTについて議論させていただきました。現場の業務を劇的に改善させる可能性のある命令文（プロンプト）の３選をご紹介させていただきます。 命令文のいずれもシェア、使用は自由です！どんどんパクっていただいて現場の業務効率化に活かしていただきたいです。 患者名などがサンプル命令文に入っていますが、実際に使う場合には学習に使われる場合がありますので、学習されないよう下記のように設定変更をオススメします。 学習されないようチェックを外すChatGPTを使って少しでも医療従事者の皆様が患者さんと接する時間が増えますように。 当直表の作成については、こちらの記事を参考にさせていただきました。genkAIjokyo先生ありがとうございました！ 献立表👇 質問例👇 私は管理栄養士です。病院で高齢者が食べたくなるような朝、昼、夜の３食の献立を考えています
AI時代の精神医療を想像する──３．支援か？支配か？自由か？不自由か？ - シロクマの屑籠
[前々回]：AI時代の精神医療を想像する──１．診断と治療について - シロクマの屑籠 [前回]：AI時代の精神医療を想像する──２．社会復帰の宛先は？ - シロクマの屑籠 前回の文末で、AIが患者さんの社会復帰や社会参加を差配するような未来を想像したうえで、「そのとき人間の自由とは、人間の選択とはどのようなものになるだろうか？」と記した。 私は自由を重んじるので、「そりゃあ自由じゃない、不自由じゃないか」と言いたくなる。が、AIが普及した未来において、自分自身で考えて進路や仕事を選ぶより、AIが進路や仕事を選んだほうがマッチングしやすく、成功しやすくなったとして、それでもあなたは自分の自由意志とやらにチップを賭けるだろうか。 令和時代の日本人なら、過半数の人が「自分で決めるより、AIに身を委ねる」と答えるのではないだろうか。AIのマッチングのほうが高確率に自分にあった仕事を選んでくれて、
AI時代の精神医療を想像する──２．社会復帰の宛先は？ - シロクマの屑籠
[前回]：AI時代の精神医療を想像する──１．診断と治療について - シロクマの屑籠 前回から引き続いて、AI時代の精神医療にかんしてブロガーとして未来予測をしてみる。今回は主に、患者さんの社会復帰や社会参加、その宛先についてである。 今日、精神医療の最前線ではさまざまなかたちで患者さんの社会復帰が進められている。個人的には、社会復帰という語彙は働いていなければ社会参加していないかのような印象、精神科病院が not 社会のような印象を与えかねないので苦手だが、自立支援医療制度をはじめ、精神医療のさまざまな制度には経済的自立、それに関連した就労、それか経済的社会的判断能力の(再)獲得といったニュアンスがついてまわるので、そういったものを念頭に置きながら社会復帰や社会参加という語彙をここでは用いる。 たとえばうつ病や統合失調症などに罹患した患者さんは、回復や寛解の度合いに応じて職場復帰したり、
AI時代の精神医療を想像する──１．診断と治療について - シロクマの屑籠
最近、AIが人間の機能や役割をやってのける話を耳にする機会が増えた。そうしたAIによる人間の機能の代替は、ある時期まではチェスや囲碁や将棋といった、ルールが厳格で判断の範囲が限定された機能に関する話題が中心だったが、2023年に話題になっているのは汎用的な機能、たとえば翻訳のような、旧来は人間でなければ困難と思われていた機能もAIがやってくれそうな気配が漂っている。 AIがチェスや囲碁や将棋をやるようになった時、そろそろ人間に追い付きそうだといわれてから実際に人間に追い付き、人間のずっと先にたどり着くまでの時間は長くなかった。それをなぞらえるとしたら、AIが翻訳や要約やデスクワークの領域でそろそろ人間に追い付きそうだといわれるようになってから実際に人間に追い付き、人間のずっと先にたどり着くまでの時間も長くないよう私なら想像する。電力や計算資源といった、物理的問題にもよるだろうが……。 先日
ここまで来ている脳とAIの関係『脳と人工知能をつないだら、人間の能力はどこまで拡張できるのか 脳AI融合の最前線』と『生命知能と人工知能 AI時代の脳の使い方』をあわせ読み - HONZ
ここまで来ている脳とAIの関係『脳と人工知能をつないだら、人間の能力はどこまで拡張できるのか 脳AI融合の最前線』と『生命知能と人工知能 AI時代の脳の使い方』をあわせ読み 脳科学はおもしろい。なにしろ新しい知見がどんどん発表されるし、それを紹介する本も目白押しだ。今回はそんな中から脳と人工知能について書かれた本を二冊まとめて紹介したい。 一冊は、『新・情報７DAYSニュースキャスター』（TBS系）のコメンテーターとしても活躍する東大薬学部教授・池谷裕二と、その共同研究者である東大附属病院の医師・紺野大地による『脳と人工知能をつないだら、人間の能力はどこまで拡張できるのか 脳AI融合の最前線』。もう一冊は、同じく東大の情報理工学系研究科准教授・高橋宏知の『生命知能と人口知能 AI時代の脳の使い方・育て方』である。 ともに脳とAIの関係性について研究しているが、そのアプローチはいくぶん違う。
GoogleがAIによる新薬の開発事業を設立。デジタル生物学に参戦 : カラパイア
Googleの親会社「Alphabet」が、新たにベンチャーを設立する。その目的は、AI（人工知能）で新薬の開発に挑むことだ。 「デジタル生物学」という新しい分野の先駆者として、AIで薬剤の発見や設計のプロセスを加速し、人類にとってもっとも恐るべき病気の治療法を発見することが、企業の使命であるそうだ。 広告 AIを投入すべき最重要分野を生物学・医学に設定 Googleの親会社である「Alphabet」は、傘下の人工知能企業「DeepMind （ディープマインド）」を通じて、10年以上前から最先端のAIを研究し続けてきた。 その手法はユニークそのもの。汎用的な人工知能システムを開発するために、しばしばゲームが実験台にされてきた。 10の360乗（1の下にゼロが360個！）ものパターンがあるとされる複雑な囲碁で、人工知能「AlphaGo」がトップ棋士を破ったその衝撃は今も記憶に新しい。 こうし
Google による、COVID-19感染予測（日本版）の答え合わせ - 最終防衛ライン3
www.itmedia.co.jp 11月17日に、Google が COVID-19 の感染予測の日本版を発表しました。その際に、11月15日から12月12日の28日間における死者数が512人で陽性者数が53,321人と予測されていました。 本日は12月14日と、発表当初の予測期間が終了したので実際の数値と比較してみました。 統計データとしては、Googleから引いてもよかったのですが、 新型コロナウイルス 日本国内の感染者数・死者数・重症者数データ｜NHK特設サイト を用いました。 11月15日時点の死者数と陽性者数の累計が、それぞれ1,920人と121,339人。 12月12日時点の死者数と陽性者数の累計が、それぞれ2,582人と178,242人。 つまり、11月15日から12月12日の28日間におけるCOVID-19による死者数は687人で、陽性者数は59,511人です。 まとめる
Google、都道府県別コロナ予測「COVID-19感染予測（日本版）」提供開始
日本全国での新型コロナ感染に関する予測情報を、都道府県別に提供する。向こう4週間に予測される死亡者数、陽性者数、入院・療養等患者数などをダッシュボードで示す。 また、医療機関や研究機関向けにGoogle Cloud Platformで提供されるビッグデータ解析プラットフォーム「BigQuery」やCSVファイルとしても提供する。 オリジナルのCOVID-19 Public Forecastsは、Google Cloud AI と米Harvard Global Health Instituteが提携して開発した。ジョンズ ホプキンス大学、Descartes Lab、米国国勢調査局などが一般公開しているデータを使用してトレーニングされており、今後も更新が続けられる。 COVID-19 Public Forecastsの予測モデルのローカライズに当たっては、日本のデータセットのみを利用してトレー
COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
「訓練されたAI」が新薬候補を続々と発見
ハリシン投与で耐性菌は全滅（上）、別に抗生物質（下）には耐性も COURTESY OF THE COLLINS LAB AT MIT ＜抗生物質の効かない耐性菌が急増、特効薬開発の助っ人は鍛えられた人口知能＞ 既存の抗生物質が効かない危険な耐性菌を殺すことのできる新薬候補を、研究者たちが突き止めた。人工知能（AI）の助けを借りて、だ。 マサチューセッツ工科大学（MIT）のレジーナ・バージレイとジェームズ・コリンズは、AIのディープラーニング（深層学習）を活用して、膨大なデータベースから新たな抗生物質の候補となる化合物を抽出。AIがこの用途に使われるのは初めてだという。 WHO（世界保健機関）によれば、抗生物質が効かない耐性菌は世界中で脅威となっており、「全ての政府部門と社会に行動が求められる」という。現に米疾病対策センター（CDC）のデータでは、アメリカだけで年間約280万人が耐性菌に感染
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17人の医師が3年かけてもわからなかった少年の慢性的な痛みの原因をChatGPTが解明 : カラパイア
脳内の言葉文字化するAI、米大学開発 ChatGPTと同手法 - 日本経済新聞
Ko Harada 🇺🇸🇯🇵 on Twitter: "Chat GPTについて東大 松尾研究所のこの資料がすごくわかりやすい。 後半には 「医療に特化した学習をさせれば、医療専用のChat GPTが作れる」 「ほとんど全てのホワイトカラーに、２～３年以内に影響が出る」 という恐ろしいことがさらっと書かれています。 #ChatGPT https://t.co/0xqp40cVwg"
星 暁雄 (ITと人権) on Twitter: "思ったのだけど、陰謀論、カルト、ネトウヨ、ミソジニーに染まった人を、優しくデプログラミング（脱洗脳）してあげるAIを作れないだろうか。 これは「倫理を持つAI」という大きな挑戦になる。 病気診断のエキスパートシステムという前例… https://t.co/yS22tzl3Cl"
