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  3. マルチモーダルデータの統合と説明可能なAIのがんゲノム医療への適用
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マルチモーダルデータの統合と説明可能なAIのがんゲノム医療への適用

Multimodal data integration and explainable AI for cancer genomic medicine applications
Amer Mohammed，森川裕章
Amer Mohammed1）/ Hiroaki Morikawa 2）：Fujitsu Research of Europe1）/富士通株式会社2）
10.18958/7641-00001-0001767-00

医療における人工知能（AI）導入の課題の1つは，AIの判断根拠を医療従事者が理解できる形で示すことである．医療現場では，AIがなぜその結論に至ったのかがわからなければ，誤った判断につながる恐れがある．この課題を解決するため，富士通は「説明可能なAI」システムを開発した．このシステムは，テキスト，画像，ゲノム情報といった多様なデータを統合し，ナレッジグラフを作成することで，AIの判断結果とその根拠を提示できる．技術検証では，肺がんの分類で92.1％，乳がんの生存予測で71.8％の精度を達成，その判断根拠となるデータを示すことができた．今後，外部機関との協力を通じて，透明性と正確性のさらなる向上をめざしていく．

説明可能なAI，がんゲノム医療，マルチモーダルデータ統合，ナレッジグラフ

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