医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例医療AIがもたらす影響・問題点MIT - 医用画像単独から「患者の人種」を正確に識別するAI

MIT – 医用画像単独から「患者の人種」を正確に識別するAI

米マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者らは、公開データセットおよび非公開データセットを用い、医用画像単独から「患者の人種」を正確に識別できるAIモデルを構築した。研究成果はThe Lancet Digital Healthからこのほど公開された。

チームの研究論文によると、胸部や四肢のレントゲン、胸部CT、マンモグラフィの画像データ単独を用い、白人・黒人・アジア人を高精度に識別するディープラーニングモデルの構築に成功した。当然、画像自体には明らかな「人種を特定可能な識別因子」を付与していないため、人の目には捕捉不可能な「人種間の差異」を画像自体から導いたことになる。なお、本モデルが何をもって人種を識別したかについては明らかにされていない。

MITのインタビューに対し、同大学の電気工学・コンピュータサイエンス部門で助教授を務めるMarzyeh Ghassemi氏は「この結果は驚くべきものだった。なぜなら、医用画像を医用画像として認識できないような部位への適用でさえ、このAIモデルは非常に高い識別性能を維持したからだ」とした上で、このような極めて「超人的な識別能力」は、一般的に制御や規制が非常に難しく、バイアス問題を含めた有害性の懸念が深化するとしている。

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TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。 1. 岡本 将輝 信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、英University College London(UCL)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. 杉野 智啓 防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。
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