from AASJ
最近、医療における生成AIの開発方法に関する論文が多く発表されています。しかし、新しいアイデアを感じないという声もあります。ただし、多くの人が利用できるようになった生成AIモデルの数が増えるにつれて、医療や医学教育が急速に変化することが予想されます。
さらに、ロンドン大学の研究チームが発表した論文では、既存のAIモデルを使用して専門分野の画像を学習し、調整することで、例えば網膜の画像から病気を高い精度で予測できるモデルを簡単に作成できる可能性があると述べています。この論文は、9月13日にNatureにオンラインで掲載されました。
この研究では、既存の生成AIのモデルに、眼科で一般的な網膜画像検査やOCT（Optical coherence tomography）検査の画像を事前学習させ、診断のついた画像でファインチューニングすることで、糖尿病性網膜症や緑内障などの病気をほとんど確実に診断できる生成AIモデルを作成することができると述べています。
既存の画像生成AIを使用して専門のモデルを作成することには疑問を持つかもしれませんが、既存のAIも非常に優れています。例えば、ユニバーサルな画像生成AIであるDALLEを使用すると、糖尿病性網膜症の眼底画像を生成することができます。
この研究の結果は、既にスタンフォード大学で胸部X線写真の解析に成功したことを示しており、網膜を使用して心臓疾患やパーキンソン病などの他の臓器の疾患を診断する可能性や、年齢や人種に影響されにくい診断方法への展開が可能であることを示しています。
この研究では、masked autoencodingと呼ばれる学習方法と、ファインチューニングによる最終的な調整のコストについても言及されており、わずかな努力でこの程度の精度のモデルを形成できることを示しています。
要するに、あらゆる専門分野が一般の生成AIと関連付けられる時代が来ていることが示されました。
*Disclamer:本キュレーションはAASJからピックおよび自動生成されました。正確な内容や詳細を知りたい方はリンク先の元コンテンツをご覧ください。
Curated. ニュースレター