AIが虫由来の病気を明らかにする!

   

国境の南の保健当局はスマートフォンと逆画像検索のためのAIツールを使用して厄介な病気と戦うことができるかもしれない。

逆画像検索と
画像を検索にかけると、膨大な量の画像データの中から類似画像を瞬時に出してくれるサービス。
世界最大のものとしては、TinEye( https://www.tineye.com/ )などが挙げられる。

未解決課題への挑戦

病気とはシャガスだ。
世界保健機関(WHO)によると、話題にこそならないが年間1万人以上が密かに殺され問題視されている・

シャガスってどんな病気?
シャガス病は、クルーズトリパノソーマという寄生虫が、サシガメの媒介により動物や人に感染して発症する病気だ。 クルーズトリパノソーマは感染したサシガメの糞に出現する。
( 参照:Wikipedia

その拡散の主な原因は、kissing bug(学名:triatominae)( https://en.wikipedia.org/wiki/Triatominae )として知られる昆虫の咬傷だ。
この虫は識別することが非常に困難で、メキシコ、中央アメリカ、南アメリカの農村部の人々に大きな打撃を与えている。

解決法の正体

このツールはアルゴリズムで、これを使った新しい研究( https://academic.oup.com/jme/advance-article-abstract/doi/10.1093/jme/tjz065/5498005?redirectedFrom=fulltext )では、よく目にする写真から95.8%の精度でメキシコの種を識別し、98.9%の確率でブラジルの種を当てた。

GoogleのオープンソースであるTensorFlow (Googleの毎日の逆画像検索エンジンの背後にあるソフトウェアのバージョン)を使用して、開発者は1,989枚の写真を使い、さまざまなトリアトミン種をアルゴリズムにトレーニングさせた。

反復に次ぐ反復によりアルゴリズムは現在12のメキシコ種と39のブラジル種を区別することが可能になった。

カンザス大学の博士課程の学生であるAli Khalighifar氏が主導し、このツールを完成させた。

研究者の声

その学校が出す調査の報道( http://news.ku.edu/2019/06/19/artificial-intelligence-identifies-%E2%80%98kissing-bugs%E2%80%99-spread-chagas-disease )の中で、Khalighifarは

「ソフトウェアは、ピクセルトーンと色に基づいて、初期のデータセットに対して、類似の画像をテストすることができるように、「理解する」ことができる」

と言っている。

特に健康上の問題があることを考えるとトリアトミンを扱うツールで最も注目されるべきは、画像の前処理がなくとも高い精度で、トリアトミンを見つけ出すことが出来るという点だと、彼は言う。

「以前は、画像を前処理しない限り、正確かつ確実に同じことを行うことは不可能でしたが、今や、生の画像からすることが出来るようになった。
目標を達成することが出来た」

とKhalighifar氏は言う。

WHOによると、世界中でおよそ600~700万の人々(ほとんどがラテンアメリカ)がシャガス病原虫であるTrypansosoma cruziに感染している。
これらの感染症は、治療が早く始まれば治る。
が、慢性化すると、感染者の30%もの人が心臓の病気を発症し、10%までが消化器系、神経系の疾患、その他の疾患を発症する。

人間に与える害を考えると、シャガスは動物媒介性の病気にも匹敵する。

Khalighifar氏は、このアルゴリズムはスマートフォンを持っている人なら誰でも使えると、その可能性を示唆し、彼はまず蚊に焦点を当て、画像から音にそれを適応させることに取り組んでいる。

原文

https://www.aiin.healthcare/topics/diagnostic-imaging/algorithm-unmasks-bugs-bearing-diseases

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