最新医療AI論文

【2020年5月下旬】医療×AI　最新論文3選

2020年6月1日

MedTechToday編集部のいとうたかあきです。

arXivは、理数系の英語論文を無料で読むことができるWebサイトです。

https://arxiv.org/

時間のかかる査読プロセスを避け、素早い情報交換を行なうことを目的として設置されていて、最新の研究の動向を把握するのにとても便利です。

本記事では、医療AIの分野で5月下旬に投稿された最新のarXiv論文を３つ紹介します。

Contents

1.マラリア感染細胞の分類におけるK-最近傍とディープCNNの比較
2.深層学習テクノロジーに基づく自動化された質問回答医療モデル
3.顔動画を用いた心拍数推定法の比較評価
まとめ

1.マラリア感染細胞の分類におけるK-最近傍とディープCNNの比較

カナダのウォータールー大学のRishabh Malhotraらの論文の概要です。

マラリアは世界の人々の健康を脅かす病気で、毎年何十万人もの命を奪っています。

この論文ではマラリア感染識別で高い診断精度を実現するため、マラリア非感染者と感染者の血液標本のRGB画像27558枚を用いました。

そして、従来の機械学習手法K-近傍法（KNN）と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の２つのAIアルゴリズムを比較しました。

結果はK-近傍法が75%に対し、CNNは95%とCNNのほうが20％も優れた精度でマラリアの感染を診断できることがわかりました。

これはCNNがKNNに比べて画像のノイズに対して強く、特徴を自動的に抽出して学習できることに起因します。

論文の概要

https://arxiv.org/abs/2005.11417

2.深層学習テクノロジーに基づく自動化された質問回答医療モデル

カザフスタンのサバエフ大学のAbdelrahman Abdallahらの論文の概要です。

インターネット上には、病気の症状や対処法について質問できる情報交換の場が多数存在します。

けれど、自分の疑問に類似する質問を見つけ、満足のいく答えを見つけることは非常に手間がかかります。

この論文では人工知能の一般的な言語モデルを適用することで、患者の健康問題に対して、適切な回答を生成するシステムを作成しています。

具体的には、RNN（Recurrent Neural Networks）を使用します。

MedQuADという12のNIH（米国国立衛生研究所）のWebサイトから作成された47,457 の質問と回答のペアの医学的質疑応答データセットとWebMD、HealthTap、eHealthForumsなどのWebサイトから質問と回答のデータセットを収集することで、一般的な言語モデルに医学的な知識を取り入れることに成功し、患者の質問に対して有用な回答を生成することができました。

最終的に50文字の文と75文字の文、100文字の文でBLEUスコア※が86.51、81.96、73.11のモデルが可能であることが示されました。

※BLEUスコアは機械翻訳の精度を評価するときによく使用されている評価指標です。0から100までの値をとり、一般にスコアが40以上であれば高品質とされる。

また、生成された解答の大部分は正しいスペルでわかりやすい解答であることから、構文や意味をある程度理解していることがわかりました。

論文の詳細

https://arxiv.org/abs/2005.10416