富士通研究所　肺炎のＣＴ画像をＡＩが診断支援、症例データを数秒で医師に提示

2017年07月06日

カテゴリ:
医学・医療
技術

1: 2017/06/25(日) 23:33:35.54 ID:CAP_USER9

富士通研究所　肺炎のＣＴ画像、ＡＩが診断支援
日本経済新聞：2017/6/25 21:10
http://www.nikkei.com/article/DGXLASGG23H3V_V20C17A6TJM000/

　■富士通研究所　コンピューター断層撮影装置（ＣＴ）を使った検査で、医師による肺炎などの診断を人工知能（ＡＩ）で支援するシステムを開発した。
過去の症例データから類似の画像を数秒で探し出し、医師に提示する。
医師が診断するまでの時間を約10分と、現在の約６分の１に短縮できる見込み。
2018年度以降の実用化を目指す。

　対象としたのは、呼吸困難に陥る間質性肺炎や肺気腫など。

続きはソースで

引用元: ・【医療】富士通研究所　肺炎のＣＴ画像をＡＩが診断支援、症例データを数秒で医師に提示©2ch.net

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【人工知能】ＭＩＴ、光を使ったディープラーニングの原理実証　計算時間と消費電力を大幅削減

2017年07月03日

カテゴリ:
通信・IT
技術

1: 2017/06/26(月) 22:10:32.99 ID:CAP_USER

マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、ディープラーニングに必要とされる複雑で多量の計算を光コンピューティングを使って高速化、低消費電力化する技術を開発したと発表した。まだ概念実証の段階だが、原理的にはディープラーニングの計算時間を大幅に短縮でき、従来のコンピュータに比べて消費電力を1/1000程度にできるという。研究論文は光学分野の専門誌「Nature photonics」に掲載された。

ニューラルネットワークに基づくディープラーニング技術は、画像認識や音声認識をはじめ、医療データベースの中から診断に利用できるパターンを見つけ出したり、膨大な化学式を探索して新薬を創出するなど、さまざまな分野で使われるようになってきている。

しかし、膨大なデータサンプルを学習する過程では時間とエネルギーを消費する大量の計算を行う必要がある。ディープラーニングで多用される計算は、主に行列同士の掛け算の繰り返しであるが、こうした演算処理は従来のCPUあるいはGPUには大きな負荷がかかるものとなる。

研究チームは今回、このようなディープラーニングの計算に適した新しいアーキテクチャとして、光を用いたニューラルネットワークシステムを提案。その概念を実証するための実デバイスを開発し、実際にディープラーニングの手法による音声認識実験を行った。

続きはソースで

http://news.mynavi.jp/news/2017/06/26/068/

論文
Deep learning with coherent nanophotonic circuits
https://www.nature.com/nphoton/journal/vaop/ncurrent/full/nphoton.2017.93.html

引用元: ・【人工知能】ＭＩＴ、光を使ったディープラーニングの原理実証　計算時間と消費電力を大幅削減　©2ch.net

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落書きから江戸の浮世絵を検索できるAIシステムを開発　国立情報学研究所

2017年07月01日

カテゴリ:
通信・IT
技術

1: 2017/06/19(月) 11:46:01.91 ID:CAP_USER9

落書きから江戸の浮世絵を検索できるAIシステムを開発
Hazardlab：2017年06月18日 10時00分
http://sp.hazardlab.jp/know/topics/detail/2/0/20671.html

http://sp.hazardlab.jp/contents/post_info/2/0/6/20671/kensaku001.png
画像検索システム（国立情報学研究所）

　国立情報学研究所の佐藤真一教授らのチームは、国文学研究資料館との共同研究で、最新の人工知能（AI）を使って、手書きのスケッチや画像から、内容が近い浮世絵などの古典画像を検索できるシステムを開発した。
わずか0.001秒で江戸時代の書物などからお目当の画像を探し出すことができるという。

　このシステムは、国文学研究資料館が順次公開を進めている歴史的な画像データを集めた「日本古典籍データセット」で、画像検索をスムーズに行うために開発されたもの。
このサイトは、誰でも二次利用できる絵巻物の画像や原文データが登録されていて、古典文学への研究促進が期待されている。

続きはソースで

http://sp.hazardlab.jp/contents/post_info/2/0/6/20671/20170608-02-thumb-1231x798-772.png
落書きレベルのスケッチでも、AIが膨大な資料画像の中から似たデータを即座に探し当てる（国立情報学研究所）

http://sp.hazardlab.jp/contents/post_info/2/0/6/20671/20170608-04-thumb-960x720-779.png
検索結果から再度検索し直すこともできる（国立情報学研究所）

引用元: ・【技術】落書きから江戸の浮世絵を検索できるAIシステムを開発　国立情報学研究所©2ch.net

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創薬専用のAI開発、開発費を半減へ…京大など

2017年07月01日

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通信・IT
医学・医療

1: 2017/06/19(月) 14:55:15.61 ID:CAP_USER9

　京都大学や製薬・ＩＴ関連企業など約７０社で作る共同研究体は７月から、創薬専用の人工知能（ＡＩ）の開発に乗り出す。

　国も予算を拠出する。１剤当たり１０００億円超にも上る開発費を半減させるのが目標。世界中の製薬企業が新薬開発でしのぎを削る中、オールジャパン体制で日本の国際競争力を高め、医療費の削減も目指す。

続きはソースで

2017年06月19日 09時52分読売新聞
http://sp.yomiuri.co.jp/science/20170619-OYT1T50036.html?from=ytop_ylist

新薬の開発プロセス
http://yomiuri.co.jp/photo/20170619/20170619-OYT1I50010-1.jpg

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【Ａｉ】電通、まだ放送されていないテレビ番組視聴率を予測する人工知能を開発

2017年06月30日

カテゴリ:
通信・IT
技術

1: 2017/06/18(日) 21:14:50.24 ID:CAP_USER9

電通、テレビ番組視聴率を予測するAIを開発
財経新聞：2017年6月18日 07:46
http://www.zaikei.co.jp/article/20170618/378583.html

http://www.zaikei.co.jp/files/general/20170618000200Mhg0a.jpg
「SHAREST（ベータ版）」概念図。（画像：電通発表資料より）

　電通は、AI（人工知能）の学習方法の一つであるディープラーニングを使用し、高精度でテレビ視聴率を予測するシステム「SHAREST（ベータ版）」を開発した、と発表した。

　開発は2015年10月に、データアーティスト社との共同で始まった。
過去の視聴率データ、番組ジャンル、出演者情報、インターネット上のコンテンツ閲覧傾向などのデータをもとにディープラーニングのモデル構築を行い、放送前にテレビ視聴率の予測を行うシステムを開発。

　そして今回、高速データ解析プラットフォーム内で、予測視聴率を算出するプログラムが構築され、電通によれば、これで視聴率の安定した予測が可能になるという。

　完成したばかりのシステムであるため、まずは検証を行わなければならない。
SHARESTベータを、関東地区でのテレビ番組放映に活用し、1週間内の放送枠の視聴率予測の精度を検証するプロジェクトを実施。
それから順次、関西や中部地区などにも検証を拡大していくという。

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自◯を試みる可能性がある患者を人工知能が９割の精度で予測（米ヴァンダービルト大学の研究）

2017年06月29日

カテゴリ:
医学・医療
通信・IT

1: 2017/06/15(木) 14:50:03.75 ID:CAP_USER9

入院している患者のうち誰が自◯しようと試みるか予測することはそう簡単なことではありません。
しかし、ヴァンダービルト大学のコリン・G・ウォルシュ准教授らはこの問題に対する機械学習アルゴリズムを開発、人工知能によって自◯企図を高い精度で予測することに成功しました。

Predicting Risk of Suicide Attempts Over Time Through Machine LearningClinical Psychological Science - Colin G. Walsh, Jessica D. Ribeiro, Joseph C. Franklin, 2017
http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/2167702617691560

http://i.gzn.jp/img/2017/06/14/ai-predict-suicide-risk/snap2931.png

Artificial intelligence to predict suicide risk proved accurate in initial tests ? Quartz
https://qz.com/1001968/artificial-intelligence-can-now-predict-suicide-with-remarkable-accuracy/

従来の「自◯予測」は精度に限界があったため、ウォルシュ准教授らはこの壁を機械学習を応用して超えることを目指しました。
用いられたのはヴァンダービルト大学医学センターで「自傷や自◯のおそれがある」とされた5167人の電子カルテと、自◯未遂の既往例がない患者の中からランダムに選ばれた1万2695人の電子カルテ。

続きはソースで

http://i.gzn.jp/img/2017/06/14/ai-predict-suicide-risk/00.jpg
http://gigazine.net/news/20170614-ai-predict-suicide-risk/

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