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データ分析やAIの "運用" について考える

データ分析やAIの "運用" について考える

オープンセミナー広島2022で発表した資料

mmorito

June 25, 2022
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Transcript

  1. 株式会社エムネス
 森藤 敏之(Toshiyuki Morito)
 自己紹介 所属 氏名 • インフラ寄りのバックエンドエンジニア コミュニティ活動 •

    GCPUG Hirosima(Google Cloud Platform User Group)
 • OSH実行委員
 出身 廿日市出身(現在は東京在住)
 @mmorito_0318

  2. LCEES(LOOKREC CAD Education and Evaluation System) AIの指摘座標を表示 (前後5スライス) AI指摘に対するフィードバックの入力  ・TP(True

    Positive): AI指摘あり / 動脈瘤あり   ・TPの場合は瘤のより正確な座標とサイズを入力  ・FP(False Positive): AI指摘あり / 動脈瘤なし
  3. 実際の読影業務に投入 一次確定 入力開始 AI結果 改訂 最終診断 一次確定 入力開始 AI結果 改訂

    一次読影
 (放射線診断医)
 二次読影
 (放射線診断医)
  一次読影者: AI支援なしで読影
 ↓
 AI結果を参照して所見を改訂可能  二次読影者: AI支援なしで読影
 ↓
 一次読影とAI結果を参照して所見を改訂可能
  4. 分析結果 64,40 % 医師が初回読影で発見した動脈瘤 33.64 % AIによって追加された動脈瘤   発見された動脈瘤数       診断レポート件数

    1,073 個 / 11,434 件 84.08 % 3mm未満の小さな動脈瘤 89.75 % 3mm未満の小さな動脈瘤 35 個 5mm以上の大きな動脈瘤 8 個 5mm以上の大きな動脈瘤   AIの方が発見数が多かった医師(34名中) 5 名
  5. 今後に向けた課題  もっと多くの診断を支援するためには
 1  複合的な情報 により異常を学習するアプローチが必要
 家族歴 既往歴 喫煙の有無 年齢 /

    性別 CSV CSV Order/Report 前回の画像と比較 前回の所見/診断と比較 論文や文献 他患者の過去症例 検査目的 / 依頼内容