Googleのディープラーニングを使った健康診断

特殊なカメラを使って目の瞳から奥深くを覗き込むと、血管や神経が写った眼底写真を撮ることが出来ます。お医者さんはこの写真を使って目の病気や血管の状態を診断します。

眼底写真の診断の自動化が出来れば、お医者さんの負担が減るだけでなく、日々のヘルスチェックをする新たなガジェットの普及につながるかもしれません。

 

Google社とStanford大学は以前よりディープラーニングによる眼底写真の分析を試みています(JAMA, 2016Google Research Blog)。これを更に発展させ、284,335人のデータセットを用いて学習させ、独立した2つのデータセットを用いて検証した結果が昨年arXiv.orgで報告されました(arXiv, 2017Google Research Blog)。

上の図表にあるように、眼底写真から『年齢・性別・血圧・BMI・喫煙歴など』を読み取ることが出来ており、その精度の高さは注目に値します。人間では写真一つからここまでの情報を引き出すのは無理だと思われ、改めて機械学習の強さを感じさせられました。

 

参考文献

・Deep LearningのReview (Nature, 2015)

・アルゴリズムについての先行報告 by google

Batch Normalization(arXiv, 2015Qiita by @supersaiakujin

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision (arXiv, 2015Qiita by @aiskoaskosd)

・Deep learning sharpens views of cells and genes (Nature News, 2017)

 

二次抗体を大腸菌に作らせる

抗体は医学・生物学研究に欠かせないツールですが、抗体を使う≒動物から血を取るということであり、なるべく動物に頼らずに抗体を得る方法がないかと世界中で模索されています。

ドイツMax Plank研究所のグループは、大腸菌に二次抗体(抗体を認識する抗体)を作らせる方法を開発し、それが既存の動物由来の抗体と同程度に利用できることを報告しました(JCB, 2017)。

以下、内容についてもう少しだけ詳しく書きます。

 

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