[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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864: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75]) [] 2019/06/23(日) 12:28:49 ID:TR/oUCv/0(1/3) AAS
>>829
その認識で正しいが、実行環境の最低要件はケースバイケース。
Nvidiaが今年発表した新しい画像生成モデルのSPADEの場合、実行環境はNVIDIA DGX1/8 V100 GPUを指定している。
BigGANの場合も、まともに動かすためにはミドルレンジからハイエンドのGPUインスタンスが必要かもしれない。
BigGANで生成可能な画像は理論上は無限。
ただし、学習データは最低数千から万単位を集めないと生成結果の精度は悪くなる。
865(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75]) [] 2019/06/23(日) 12:58:47 ID:TR/oUCv/0(2/3) AAS
>>851
胸部内科のX線画像診断アプリケーションについてはまず、誰でも運用できるものではない。
実使用するためには、FDAの審査にパスしなければならない。
FDAの審査にまで持ち込む場合は、臨床試験を実施して臨床試験結果を提出する必要があり、
ここに至るまでには、相当な資金力の他、臨床試験を実施してくれる専門医療機関を見つけなければならない。
次にFDAの審査にパスしたとしてもそれを医療機関が使ってくれるかはまた別問題となる。
よく、この種のAIは医師に助言を与えるだけで、最終判断は医師が行う必要があるとかいれるがそれは違う。
まず、健康診断などの際に行われている胸部内科のX線画像診断は、２、３人の医師が数百枚くらいの画像を見ている。
そのため、胸部内科のX線画像診断を使ってダブルチェックをかけると医師の手間が2重にかかり、いくつかの研究結果では
AI画像診断ソフトを併用すると医師の診断結果の品質が却って低下するといった研究報告もでている。
そのため、100%の信頼性がない限り、胸部内科のX線画像診断は、忌避される傾向が強く、
そのため、医療分野へのAIの導入を進めたIBM Watsonの試みはことごとく失敗し、昨年末に部門のリストラに至っている。
AI画像診断ソフトの場合、どのようなケースでは認識を誤るのか、事前に具体的な例と数字データを医師に示す必要があり、
また、医療情報として提示された仕様条件に合致しない誤診をした場合には、FDA認証が取り消しとなる。
こうしたケースで医療事故が発生した場合、AIの提供元には、莫大な損害賠償請求がくることになる。
876(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75]) [] 2019/06/23(日) 20:00:21 ID:TR/oUCv/0(3/3) AAS
>>866
医事薬の市場は米国が世界市場の半分を占めてる。
そのため医薬品や医療用機器などの場合、まず、米国特許を抑えて、FDAの認証を取るのが最優先となる。
したがって日本の医事法がどうなってるかは製品開発上はあまり重要性をもたない。
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