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医療とAI─自らの研究でAIを学ぶ
https://dmu.repo.nii.ac.jp/records/2000022
https://dmu.repo.nii.ac.jp/records/2000022cd25d00e-3278-4a2b-8dd8-3c01404ed328
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
DJMS-50-1-4.pdf (1.1 MB)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 医療とAI─自らの研究でAIを学ぶ | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Medicine and AI - Learning about AI Through Own Research | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 人工知能 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 画像分類 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 物体検出 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 画像生成 | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 乳癌 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||
| 特集名(日) | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 値 | 医療と人工知能（AI）―現在と未来（前編） | |||||||||||||
| 特集名(英) | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 値 | Medicine and Artificial intelligence (AI) ─Present and Future (Part 1) | |||||||||||||
| 著者 |
久保田, 一徳
× 久保田, 一徳
× 藤岡, 友之
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| 書誌情報 |
Dokkyo Journal of Medical Sciences 巻 50, 号 1, p. 9-16, 発行日 2023-07-25 |
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| 記事種別 | ||||||||||||||
| 値 | 総説 | |||||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | 医療分野での人工知能（AI；artificial intelligence）は開発から利用のフェーズに移りつつある．最近のAIの発展の中心の技術となるのがディープラーニング（deep learning）という，複雑化させたニューラルネットワークを用いた機械学習である．結果が得られている画像をトレーニング・データとして多数用意しておけば，それをもとにコンピュータが自動で学習し，その後に与えた画像に対して判別を行えるようになる．医療分野では画像領域のAIを中心に製品が登場しており，病変検出を補助するCADe（computer aided detection）や，欧米では診断を補助するCADx （computer aided diagnosis）も導入されつつある．画像診断へのAIの活用においては，画像分類，物体検出，画像生成といったものがあり，我々は自験例をもとにこれらのAIの研究を行ってきた．ディープラーニングではトレーニング・データの質や内容によってAIの精度が決まり，単施設でも日常診療での精度の高い画像を用いれば診断能の高いAIを作ることが可能である．AIに触れることで理解し，今後の課題として医療にどのように実装していくかということを考えたい． | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | Artificial intelligence（ AI） in the medical field is moving from the development phase to the utilization phase. The central technology in the recent development of AI is deep learning, which is machine learning using complex neural networks. By preparing a large number of images that have already yielded results as training data, a computer can automatically learn from them and then discriminate the images that are given to it. In the medical field, AI products have emerged mainly in the imaging area. In Japan, CADe（computer aided detection）has been introduced, and CADx（computer aided diagnosis）is being introduced in other countries. AI applications in diagnostic imaging include image classification, object detection, and image generation. We have been studying these AI applications based on cases at our institution. In deep learning, the accuracy of AI is determined by the quality and content of training data, and it is possible to create AI with high diagnostic capability even at a single institution by using highly accurate images from daily practice. We would like to understand AI by conducting some AI research independently and consider how to implement AI in medical care as a future challenge. | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||
| 出版者 | 獨協医学会 | |||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 0385-5023 | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA00629581 | |||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||
