機械学習で因果関係を予測する~どの薬がこの疾患に効果があるか - 株式会社 NAM
こんにちわ、株式会社NAMの中野哲平です。 医師が最も関心があるのは「この疾患を治すにはどの治療法がベストか」という問です。患者にとっては、「この薬を飲めば、病気が治るのか」は最大の関心事です。 いわゆる「医療と人工知能」の研究で、「この眼の画像はなんの病気か？」という問題は殆ど研究分野としては落ち着いてきています。一方で今日考える「この患者にこの薬を投与するとどうなるか？」という因果推論が最もホットトピックです。 今回は機械学習でこの問にどのようにアプローチするのかを考えてみます。 物事をもう少し一般的に考えてみると、この課題は「機械学習を用いてデータ間の因果関係を把握できるか」という問に言い換えられます。先程の場合だと、疾患というデータに対して、ある治療を行った結果、疾患が治るのか治らないのかを機械学習を使って予測したいということです。 因果関係と相関関係 機械学習で因果関係を予測する
グーグル、糖尿病にともなう失明の兆候をディープラーニングで早期発見へ
Googleは、糖尿病の合併症として発症する糖尿病網膜症（Diabetic Retinopathy：DR）を網膜写真から見つけるための、ディープラーニング（深層学習）用アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムを使ったところ、眼科医と同程度の精度で糖尿病網膜症の兆候を発見することができたという。 糖尿病網膜症は、糖尿病にともなって起きる合併症の一つ。早期発見できれば治療可能だが、進行すると回復不可能な失明に至る恐ろしい病気である。 見つける方法は、医師が網膜の写真を調べて診断することが一般的。しかし、専門的な訓練が必要で、十分な診断技術を持つ医師は世界的に不足しているという。そこでGoogleは、マシンラーニング（機械学習）技術やコンピュータ画像処理といった技術が役立つと考え、インドおよび米国の医師と共同で研究に取り組んだ。 まず、糖尿病網膜症の発現データセットを12万8000個の画像で用意
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