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AUGRIM~医療と機械学習を正しく伝える

心電図は人工知能が医者より正確に読める

タイトル通りの論文がStanford大学から発表されました。

ついに人工知能が医者の仕事を奪い始めたか?と思ったあなたへ。医療は診断が全てではありません。診断は医療のごく一部です。こちらの記事をお読みください

 

[1707.01836] Cardiologist-Level Arrhythmia Detection with Convolutional Neural Networks

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まずは簡潔に話をまとめます。

目的:  

心電図から不整脈を発見する機械学習を開発

手法:

34層の畳み込みニューラルネットワークを利用

データセット:

29,163人の患者から合計で64,121個の心電図データ

(#過去研究のデータセットより500倍データ量が大きい)

入力: 心電図

出力: 12の不整脈の種類, sinus rhythm, noiseの14種類のクラスを予測 (各種類どういう心電図か見たい人は後ろの画像をどうぞ)

精度:

6人の循環器内科医より精度が良いモデルを作ることができた。感度が80%,特異度が78%のモデル。

課題

未だに対応できていない心疾患がある。これに対応して行きたい。

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コメント:

 心電図の予測というのは新しいものではなく、随分前から多くの研究があります。私がこの研究で驚いたのはデータの整備です。機械学習というと、「予測精度の高いモデルを開発した」という研究ばかりに目が行きがちですが、このようにデータを幅広く収集することも大変重要な研究かと思います。

 またどのようにデータを取得したのか?と疑問に思った方。彼らはZIOパッチというウェラブルに心電図を計測できる機器です。(いわゆるHolter心電図です)

irhythmtech.com

 

弊社AUGRIMではこの論文の他にも、機械学習を用いて医療に関する様々な研究を行っております。共同研究や製品開発のご依頼などは随時承っておりますので、お気軽にご連絡ください。