bonsカジノ 怪しいdrw~k8day.io~オンラインパチンコ, 実機で ...

--> (function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start': new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0], j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src= 'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f); })(window,document,'script','dataLayer','GTM-NSWDBHZ');--> --> --> 本文へ ここからサイトナビゲーションです 文字 標準 拡大 検索 --> --> --> --> --> お問い合わせ アクセスマップ サイトマップ メインメニュー 本文へ メニュー PC版 文字標準 文字拡大 大学概要 学部・大学院・研究所 教育・学生支援 研究・産学連携 国際交流 社会連携 情報公開・広報 入試情報 東北大学で学びたい方へ 社会人・地域の方へ 企業の方へ 同窓生の方へ 在学生の方へ 教職員向け 閉じる ホーム > 2024年のプレスリリース・研究成果 > 医用画像診断AIに落とし穴 答えは正しくても考え方... ここから本文です 2024年 | プレスリリース・研究成果 医用画像診断AIに落とし穴 答えは正しくても考え方が正しいとは限らない 臨床応用に向けた課題を明確化 2024年2月28日 11:00 | プレスリリース・研究成果 【本学研究者情報】 〇大学院医学系研究科医用画像工学分野教授　本間 経康助教　曾 昱雯研究室ウェブサイト 【発表のポイント】 人工知能（AI）による医用画像診断の性能は高いとの報告が多数あります。しかし今回、その診断に至った根拠と専門医の所見との一致度は高いとは限らないことを発見しました。 医学的に妥当でない不適切な根拠は、思わぬ結果を招く危険があります。 このような危険性を認識し、対策することで、より安全性の高いAIの臨床応用が期待されます。 【概要】 深層学習（注1）などの人工知能（AI）は進歩が著しく、医用画像診断への応用が進められています。しかし、AIが訓練データから何を学んだかなどの詳細はこれまで十分に解明されていませんでした。 東北大学大学院医学系研究科医用画像工学分野の曾昱雯助教らの研究グループは、深層学習が医用画像中のどこに注目して診断したのかを可視化する技術を用いて、その注目領域の医学的な妥当性を詳しく解析しました。先行研究で高性能を達成した深層学習モデルの注目領域と、医師の診断に基づく重要領域を比較した結果、深層学習モデルの高い分類性能に反して、その注目領域の30%～80%は医学的な重要領域と無関係であることがわかり、両者に大きな齟齬があることが明らかになりました。本研究はAIによる医用画像診断の医学的な妥当性に懸念があることを示しており、今後、新たな訓練法の開発など、さらなる検証と対策を進めることで、より安全性の高いAIの臨床応用が期待されます。 本研究成果は、2024年2月9日付で医学に関する画像分析の専門誌Journal of Imaging Informatics in Medicineに掲載されました。 図1．人工知能による医用画像診断の信頼性を検証するため、可視化技術でモデルの「注目領域」を抽出し、同じ画像に対して放射線診断医の画像所見に基づいて注釈した医学的な「重要領域」とどの程度一致するかを評価した。 【用語解説】 注1.深層学習：人工知能（AI）の一種であり、大量のデータを用いて多層のニューラルネットワークモデルを訓練し、自動的にデータから特徴を学習することができる。 詳細（プレスリリース本文） 問い合わせ先 （研究に関すること）東北大学大学院医学系研究科医用画像工学分野教授　本間 経康（ほんま のりやす）助教　曾 昱雯 （ソウ　イブン）TEL: 022-717-8190Email: web*rii.med.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください） （報道に関すること）東北大学大学院医学系研究科・医学部広報室TEL: 022-717-8032Email: press*pr.med.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください） 東北大学は持続可能な開発目標（SDGs）を支援しています カテゴリ 新着情報 ニュース 採用情報 東北大学教員公募情報 東北大学教員の任期に関する規程 東北大学職員公募情報 東北地区国立大学法人等職員採用試験情報 東北大学事務系・技術系職員採用試験情報 プレスリリース・研究成果 受賞 受賞・褒章など 研究成果 メディア掲載 イベント 学会・研究会・シンポジウム 公開講座・市民講座・企画展 学内行事・講習会・オープンキャンパス 東北大学で学びたい方へ 社会人・地域の方へ 企業の方へ 同窓生の方へ 在学生の方へ 教職員向け 過去の新着情報（アーカイブ） 本文へ サイトナビゲーションへ このページの先頭へ お問い合わせ -->休業日 サイトマップ サイトポリシー プライバシーポリシー ソーシャルメディアポリシー