放射線画像診断におけるディープラーニングの応用について

名無しの医療関係者1

みなさん、こんにちは。僕はディープラーニングの技術を応用した放射線画像診断にとても興味があります。この度ブログを立ち上げまして、関連企業の話題や、研究記事、放射線科医を中心とした専門職の方のディスカッションなどをフォローしたいと思っています。こちらは最初の投稿です。企業のランドスケープについて取り上げました。
https://deeplearningradiology.wordpress.com/2017/01/20/running-list-of-deep-learning-radiology-companies/

差支えない範囲で構わないので、もしよろしければ皆さんがご存じの企業の取り組みなど、いくつかご教示いただければ幸いです。投稿を心よりお待ちしています。現在、そして未来の放射線科医の在り方や方針について考えることは僕たちの使命だと思っています。よろしくお願いいたします。

 

名無しの医療関係者2

「我々の X 線像では、0.01% の骨折も検出できます。」へー、そうなの。

 

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そう、そこなんです。ちょっと気になりますよね。この会社のウェブサイトには、「Enlitic社のディープラーニングを使えば、X線像の 0.01% のごくわずかな骨折でも検出可能です。」と、記載されてます。個人的な意見ですが、画像のピクセルの大きさに相対しているのではないかと推測しています。

 

名無しの医療関係者3

いわゆる CAD が30年前からやってることとは違うの?信ぴょう性に欠ける結果しかださないから、あんまり人気ないと思っていたけど。それで、逆に質問したいのですが、どなたか臨床で実質的な証拠をディープラーニングで得た方はいらっしゃいますか?
実績がないとしたら、ああいうたぐいの文章を掲載して投資家の興味を引きたいだけなのかと疑ってしまうね。

 

名無しの医療関係者4

面白いの見つけたから載せちゃおっと。「ジャック・ハンディの深読み」。http://www.deepthoughtsbyjackhandey.com/category/deepthoughts/

https://www.nbc.com/saturday-night-live/video/deep-thoughts-1/2859832

ふふ、失笑しちゃう。

 

名無しの医療関係者5

私は完全に最適化されたディープラーニングの手法が搭載されたワークステーションの実現化について取り組んできましたが、画像処理アルゴリズムの限界を考えると単体での使用ではなくて、ディープラーニングと神経統合を組み合わせることで、本当に将来性はあると思いますよ。未来のワークステーションだと思います。

 

名無しの医療関係者1

検索してみたら、別の画期的な取り組みが出てきました。

Https://arxiv.org/pdf/1701.06538v1.pdf

結果: ニューラルネットワークの容量が 1000 倍に増加します。ディープラーニングは機械翻訳(例えば、英語からスペイン語)において、最先端のパフォーマンスが実証されています。

これは、放射線医学におけるディープラーニングに対する合理的な反論になり、「アルゴリズムは肺の病変を特定することは可能であるが、それ以上のことは発見できない。画像内に他の症状が見られた場合は対応できるのか」ということを示している。

Google の新しいモデルでは、大規模なニューラルネットワーク内にサブネットワークという概念が導入されている。各サブネットワークは、入力される内容に依存しない。例えば、肺炎で胸水貯留がある患者のX線画像に対しては、ニューラルネットワーク内のそれぞれ独立した 2 つの経路が活性化されるシナリオを意味する。

これは本当に素晴らしいと思います。人間の心理に近づいてきていますよね。

 

名無しの医療関係者6 > 名無しの医療関係者1

僕は賛成派ですけど、まずは自分のレジデンスとフェローシップを終わらせて、臨床を始めてからいろいろ調べてみようと思います。

 

名無しの医療関係者3 > 名無しの医療関係者1

なんだか、あなたが 70 年代にウィルスベクターによる遺伝子導入が始まったころにいたような、すべての病気の緊急治癒を予言した人に見えてきた。

それで、これまでにどんな実績があるんです?臨床で使用するには思うような結果は得られないと思うのですが、いかがですか。
人間の心理に近づいてきてるっていうけど、本当にそうかしら。肺病変を検出するために必須の基本的機能ですら、未完成なわけですよね。これは単純に、文字通り、「黒い背景の中から白い点を見つけ出す」だけの話で、10 年に及ぶ研究は無残にも失敗に終わっているじゃないですか。学部2 年生のときに 2 分でこういう講義は終わったわね。

 

名無しの医療関係者7

CAD が導入されたときもそうでしたけど、私はシリコンバレーがどうにもこの手の開発に時間を浪費しているようにしか思えません。CAD がその昔、いわゆる「ディープラーニング」の第一人者だったと言われたころと同じ話しの繰り返しだと、どなたか他にコメントできる方はいらっしゃいますか?

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