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病理学と人工知能:信頼されるAI技術へ

Pathology and artificial intelligence:toward trustable AI
山本陽一朗
Yoichiro Yamamoto:Pathology Informatics Team, AIP(Center for Advanced Intelligence Project),RIKEN(国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター病理情報学チーム)
10.18958/6445-00001-0001196-00

人工知能(artificial intelligence,AI)技術は,画像解析から自動翻訳まで,さまざまな分野で画期的な成果をもたらしてきた.特に,この数年でディープラーニングは安定した画像解析技術として確立され,一部の技術については非専門家でも簡単に行うことができるようになったと言える.現在,次のステップとして,どれだけその解析結果を「信頼」できるかどうかに注目が移っており,2019年大阪で行われたG20の文書においてもAIの「説明可能性」の重要性が取り上げられている1).真に医療現場で役立つAIを実現させるためには,現場を知る医療従事者とAI研究者の協力体制が必須である.本稿では医療AIの病理学分野への応用,そして,医療AI技術の説明可能性について記した.

病理画像,機械学習,CNN,説明可能性

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