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文献詳細

雑誌文献

臨床皮膚科73巻5号

2019年04月発行

文献概要

増刊号特集 最近のトピックス2019 Clinical Dermatology 2019 3.新しい検査法と診断法

人工知能(AI)による悪性腫瘍の診断

著者: 藤澤康弘1 藤本学1

所属機関: 1筑波大学医学医療系皮膚科

ページ範囲:P.64 - P.68

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summary
医療分野でも人工知能(artificial intelligence:AI)の活用がいよいよ始まろうとしている.皮膚病は臨床像から診断を類推できるものが多いことから,AI診断がやりやすい領域であり,実際にダーモスコピーではその研究がかなり進んでいる.一般の臨床写真を使ったAI診断の研究も世界各国で進められており,2017年には科学雑誌Natureに,ディープラーニングによる皮膚腫瘍のAI診断が平均的な皮膚科医と同レベルに達したことが報告され,大きな反響を呼んだ.同時期に筑波大学は京セラコミュニケーションズ社と共同で同様の研究を進めており,皮膚腫瘍の診断精度で皮膚科専門医を超える正答率をもつAI診断補助システムを開発している.現在,皮膚病写真のデータベースの構築が日本皮膚科学会主体で進められており,今後このビッグデータを利用したさまざまなAIが開発されるであろう.そうしたAIの活用によりわれわれの業務負担を減らし,医師にしかできない業務にリソースを割けるようになると期待される.

参考文献

1) Silver D, et al:Nature 529(7587):484, 2016
2) Hinton GE, et al:Neural Comput 18:1527, 2006
3) Russakovsky O, et al:Int J Comput Vis 115:211, 2015
4) Krizhevsky A, et al(ed):ImageNet classification with deep convolutional neural networks. 25th International Conference on Neural Information Processing Systems, 1097, 2012
5) Julian CG:Br J Dermatol 141:518, 1999
6) Verhoeven EW, et al:Ann Fam Med 6:349, 2008
7) Haenssle HA, et al:Ann Oncol 29:1836, 2018
8) Marchetti MA, et al:J Am Acad Dermatol 78:270, 2018
9) Esteva A, et al:Nature 542(7639):115, 2017
10) Fujisawa Y, et al:Br J Dermatol 180:373, 2019
11) Han SS, et al:J Invest Dermatol 138:2275, 2018
12) Szegedy C, et al(ed):Going Deeper with Convolutions. IEEE conference on computer vision and pattern recognition, p1, 2014
13) Yim KM, et al:Telemed J E Health 24:691, 2018
14) Whited JD, et al:JAMA Dermatol 149:584, 2013

掲載誌情報

出版社:株式会社医学書院

電子版ISSN:1882-1324

印刷版ISSN:0021-4973

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