がん検診を受けるなら、人工知能を導入した病院に行くべきだ。人工知能をがん検診に応用することで、悪性腫瘍を高精度で見つけ出す技術の開発が進んでいる。メディカルイメージをDeep Learningの手法で解析すると、熟練した医師より正確にがん組織などの病変を見つけ出す。人工知能の進化が、多くの人命を救うと期待されている。
イメージデータから病気を判定
出典: Enlitic
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Deep Learningで、イメージ解析精度が飛躍的に進化している。サンフランシスコに拠点を置くベンチャー企業Enliticは、Deep Learningを医療データに応用したシステムを開発している。イメージデータをDeep Learningの手法で解析し、病気を判定する（上の写真）。イメージデータにはレントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などが使われる。検査結果に悪性腫瘍などがあるかどうかを高速にかつ正確に判定する。
Enliticはイメージ解析の技法について、事業の根幹にかかわるとして公開していない。TEDでの講演資料などを基に想像すると、その輪郭が浮かび上がる。まず解析を行う前に、大量のイメージデータを使ってシステムを教育する。上の写真がそのプロセスで、システムに5年経過後に存在している患者のデータと、5年以内に死亡した患者のデータを入力する。5年生存率（5年経過後に生存している患者の比率）を予測するシステムを教育しているのだ。
