スタンフォードアルゴリズムは放射線医師よりも肺炎を診断できる



(写真はスタンフォード大学から)
 
[IEEE Spectrum]によると、スタンフォードの研究者は、胸部X線からの肺炎を人間の放射線医師よりも良好に診断できる機械学習アルゴリズムを開発しました。しかもそれは約1カ月のトレーニングで完成しました。
 
スタンフォード准教授Andrew Ngが率いるMachine Learning Groupは、1週間でCheXnetと呼ばれるアルゴリズムを開発し、元のデータセットの14個の病変のうち10個を以前のアルゴリズムよりも正確に検出することができました。
 
約1カ月のトレーニングの後、肺炎を正確に診断する上で4人のスタンフォード放射線医師より一貫して優れていました。
 
出典:IEEE Spectrum