人工知能が死を予言:死神ではないが、人間の長生きを助ける

人工知能が死を予言:死神ではないが、人間の長生きを助ける
穏やかにその良い夜に消えてはいけない

老年は日没時に燃えて轟くべきだ

怒り

怒り

光の消滅

ウェールズの詩人ディラン・トーマスの有名な詩は、死の必然性を力強く表現しており、その感情は詩的であるが、現実はそれほど単純ではない。

私たちは皆、いつか特定の時と場所で死にます。そして、その謎が明らかになるまでは、私たちにとって謎のままかもしれませんし、あるいは明らかにならないかもしれません。研究者たちは現在、人工知能、特に機械学習とコンピュータービジョンを応用して、人がいつ死ぬかを予測している。最終的な目標は、死の宇宙の恐ろしいSFマシンのような死神の役割を果たすことではなく、慢性疾患やその他の病気を治療したり、さらには予防したりすることです。

精密医療のための人工知能に関する最近の研究では、市販の機械学習プラットフォームを使用して 48 件の胸部 CT スキャンを分析しました。コンピューターは、どの患者が5年以内に死亡するかを69パーセントの精度で予測することができた。この論文は、アデレード大学が率いるチームによって『Scientific Reports』誌に掲載された。

Singularity Hubとの電子メールインタビューで、放射線科医で博士課程の学生でもあるオケデナ・レイナ氏は、精密医療にAIを使用することの明らかな利点の1つは、健康リスクと介入の可能性を早期に検出できることだと述べました。あまり知られていないのは、これが一種の加速寿命研究の基礎となっていることだと彼は付け加えた。 「現在、慢性疾患と寿命に関する研究のほとんどは、病気の進行が非常に遅いため、治療を受けた患者と受けていない患者の違いを検出するために長期間の追跡調査を必要とします」と彼は説明する。 「これらの変化を早期に定量化できれば、病気を特定してより効果的に介入できるだけでなく、治療反応を早期に検出できる可能性があり、より迅速で安価な治療につながる可能性があります」と同氏は付け加えた。「研究室から患者までの時間を1~2年短縮できれば、この分野の進歩は大幅に加速するでしょう。」

人工知能も人間の心を持つことができる

1月にインペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者らは、人工知能が人間の医師よりも正確に心不全や死亡を予測できる可能性を示唆する研究結果を発表した。放射線学誌に掲載されたこの研究には、心臓機能をシミュレートした仮想3D心臓を作製した約250人の患者が参加した。次に、AI アルゴリズムは、どの機能が最良の予測子として機能するかを判断し始めます。このシステムは、MRI、血液検査、その他のデータを基に分析を行います。

最終的に、この機械は肺高血圧症のリスクをより迅速かつ正確に評価し、リスク評価率は60%に対して約73%となった。研究者らは、この技術は将来、他の心臓病の結果を予測するのにも使えるかもしれないと述べている。 「この技術を多くの心臓疾患に応用し、医師が医療検査の結果を解釈する方法を補助できるように開発したい」と研究の共著者であるティム・ドーズ氏はプレスリリースで述べた。 「私たちの目標は、より優れた予測が治療の指針となり、人々の寿命を延ばすのに役立つかどうかを確認することです。」

人工知能はますます賢くなっている

こうした種類のアプリケーションは、医学部の学生と同じように、機械が学習し続けるにつれて、ますます良くなっていきます。

オクデナー・レイナ氏は、チームはまだ理想的なデータサンプルの作成に取り組んでいるが、年齢や性別などの情報を含めることで予測精度が75%から80%向上したと述べた。

「ランダムな要素が常に存在するため、我々の精度には上限があると思う」と同氏は答え、AIは個人の死亡率を正確に特定できるようになるが、各人のリスクと強みを考慮すれば、現在よりもはるかに正確に予測でき、これらすべての要素を組み合わせたモデルは、近い将来の死亡リスクの80%を予測できる可能性があると述べた。

AI が医療分野をどれだけ変革するかについて楽観的な見方をする人もいます。実際、人の寿命を予測することは機械学習の最も単純な応用例の 1 つです。

ジアド・オーバーマイヤー博士はFBIに対し、人々が亡くなった際に残された電子記録にリンクされた独自のデータセットが必要だが、十分な人数の人々が集まれば、その人が1カ月後、あるいは1年後に生きているかどうかを正確に予測できると語った。

しかしAIにはまだ学ぶべきことがたくさんある

オーバーマイヤー氏やオケドナー・レイナ氏のような専門家は、すぐに進歩が見られるだろうと同意しているが、まだやるべきことはたくさんある。一方で、マイニングすべきデータは大量にあるものの、まだ意味をなさないものもあります。たとえば、機械をトレーニングするために必要な画像は、役立つように処理する必要があります。

「AIヘルスケアの成功を阻む主なボトルネックとなっているため、世界中の多くの組織が現在この作業に数百万ドルを費やしている」とオークデン・レイナー氏は述べた。カナダ統計局とのインタビューで、オーバーマイヤー氏は、医療システム全体でデータが断片化されているため、情報を結び付けて包括的なデータベースを作成するには時間と費用がかかると述べた。

また、精密医療における AI の使用については大きな期待が寄せられているものの、臨床現場でこれらのアルゴリズムをテストする活動はほとんど行われていないとも指摘しました。予測に優れたアルゴリズムを持っていると言うのは良いことです。では、安全かつ責任ある倫理的な方法で彼らを現実世界に移し、何が起こるか見てみましょう。 ”

また、致命的な病気を防ぐのは一つのことですが、AIで致命的な事故を防ぐことはできますか?自撮りをする人々の死亡率が驚くほど高いことを調査した米国とインドの研究者が、まさにそれを試みたのだ。

研究チームは、2年間にわたって自撮りが原因で127人が死亡したことを特定した。テキスト、画像、場所の組み合わせに基づいて、機械は自撮り写真が潜在的に危険であるかどうかを識別することを学習しました。このソフトウェアはTwitter上で3,000枚以上の注釈付き自撮り写真を収集し、73%の精度を達成した。 「画像ベースの機能と位置ベースの機能を組み合わせることで、最も正確な結果が得られました」と彼らは報告しています。

AIの次は何でしょうか?

自撮り早期警告システム:私たちが取り組んでいる方向性の一つは、カメラを使って特定の場所が危険かどうかをユーザーに知らせ、スコアを割り当てることだと、デリーのインドラプラスタ情報技術研究所のポンヌランガム・クマラグル教授はデジタル・トレンドのレポートで述べた。

この議論は次のような疑問を投げかけます。私たちは本当にいつ死ぬのか知りたいのでしょうか?今年初めにPsychology Today誌に掲載された記事によると、その答えは断固として「ノー」だ。

ドイツとスペインでは、10人中9人近くが、死を含めた自分の将来について知りたいかどうか尋ねられた。彼らは無知のままでいることを好むと述べた。しかしオーバーマイヤー氏は、少なくとも命に関わる病気を患っている人々に関しては状況が異なると考えている。 「患者が本当に望んでいるのは、医師からどれだけ長く生きられるかという客観的な予測ではない」と同氏はマーケットプレイス・パブリック・ラジオに語った。

「医師たちはこうした質問に答えたがりません。それは、とても重要なことについて間違った答えを言いたくないからという理由もあるのです。」しかし、患者が知りたくないという理由も一部あります。

SingularityHubより

出典:NetEase Intelligence

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