AIはレントゲン写真から人種を90％の確率で見分けられる、ただし見分け方は不明
人間の医師にとって、肌の色などがわからないレントゲン写真から患者の人種を見分けることは困難ですが、新たに医学誌のThe Lancet Digital Healthに発表された論文で、「AIは胸部X線画像から人種を90％の精度で見分けられる」ことが示されました。研究者らはAIが人種を見分ける方法についても調べましたが、今のところAIがどうやって人種を判別しているのかは不明とのことです。 AI recognition of patient race in medical imaging: a modelling study - The Lancet Digital Health https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(22)00063-2/fulltext MIT, Harvard scientists f
反実仮想説明に基づくアクションの最適順序を推薦する新たなAI技術を開発
近年、様々な業務での判断支援のために人工知能（以下、AI）の活用が進んでいます。富士通研究所では、現場での知識発見を加速する機械学習技術、FUJITSU AI Technology Wide Learning (以下、Wide Learning™)の開発を進め、予測だけでなく、その予測結果に基づいて次に何を実施すべきかを提示するアクション推薦の技術開発に取り組んできました。今回、AI領域で注目されている「もし体重がもう少し少なかったら健康だっただろうに」という反実仮想と呼ばれる考え方を活用したアクション推薦に関する最新技術を開発しました。例えばAIが不健康と判定した結果から「筋肉量を1kg増加し、体重を1kgを増加すれば健康になれる」といったアクションを示すことを可能にします。 本技術は北海道大学（以下、北大）有村博紀教授、金森憲太朗さん（博士後期課程１年）と共同で研究を行い、AI分野の難
富士通研と北海道大が「説明可能なAI」を共同開発--AIの信頼性／透明性を向上
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 富士通研究所と北海道大学は、人工知能（AI）が自動判断した結果をもとに、望む結果を得るために必要な手順を自動で提示できる技術を世界で初めて開発した。 今回、共同開発したAI技術を用いて、糖尿病、ローンの与信審査、ワインの評価の3種類のデータセットで検証したところ、今回の開発技術が全てのデータセットと機械学習アルゴリズムの組み合わせにおいて、少ない労力で推定結果を望む結果に変更するための適切なアクションと実施順序を取得できたことを確認し、特にローンの与信審査のケースでは半分以下の労力を実現したという。 この技術によって、AIが出した判断理由を知るだけでなく、個々の利用者が望む結果を得るために取るべき改善の手順を示すことが可能となる。 例え
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