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富士通、「がんのタイプ分け」などゲノム医療分野の課題を解く説明可能なAI技術を開発 – ZDNET Japan

富士通が開発した説明可能なAI技術は、異なる形式のデータを統合し、高精度に判定・推定することができます。
医療分野の課題解決に役立ち、さらなる精度向上が期待されます。
今後の展開も注目です。

記事の概要

富士通は、ナレッジグラフと呼ばれる知識の体系化したネットワークを利用した説明可能なAI技術を開発しました。
この技術は異なる形式のデータを統合し、肺がんのタイプ分けや乳がん患者の生存期間予測などの医療分野の課題に活用されます。
肺がんのタイプ分けでは、病理画像情報を組み合わせた判定支援が高精度に行えることが確認されました。
また、乳がんの場合も画像データに加えてRNAデータと診療データを統合し、生存期間予測の精度を向上させました。
富士通はこの技術を2024年度中に公開し、精度向上や他の領域での活用を目指す予定です。

記事のポイント

  1. 説明可能なAI技術の開発: 富士通がナレッジグラフと呼ばれる知識グラフを用いて、異なる形式のデータを統合・学習し、説明可能なAI技術を開発した。
  2. 医療分野への応用: 開発したAI技術は医療分野の課題に活用され、肺がんのタイプ分けや乳がん患者の生存期間予測などに高精度な判定支援を行うことができる。
  3. ナレッジグラフの活用: 技術により、異なるデータ形式を共通のナレッジグラフに変換し、AIによる統合と判断支援を可能にすることで、説明可能な形での様々な判断を行うことができる。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

ZDNET Japan

富士通は、複数の異なる形式のデータを「ナレッジグラフ」に変換し、AIを用いて自動的に統合・学習することで、高精度に原因や…

富士通、「がんのタイプ分け」などゲノム医療分野の課題を解く説明可能なAI技術を開発 – ZDNET Japan
https://japan.zdnet.com/article/35218759/

 

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