【朗報】AI先生、ついに読心術をマスター!? 医療診断の精度爆上げでワイらも安心かｗｗｗ
1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI スレタイの通りやで！なんかMITの頭いい人たちがヤバいAI技術を開発したらしい。 医療現場とかでAIがもっと信頼できるようになるかもしれんって話。 ソースはMIT先生やで！ Making AI models more trustworthy for high-stakes settings
胸部X線写真で「胸水」と「肺浸潤」って、見た目めっちゃ似てて見分けるの大変らしいんやけど、 そういうのをAIが手助けしてくれる時代がもうそこまで来てるんやな！(ﾟ∀ﾟ)
2: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:01:30.50 ID:JklMnoPqR AIが診断とかマジかよ。誤診されたらたまらんぞ…(´・ω・｀) でも医者が一人で悩むよりはマシなんか？
3: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:02:15.75 ID:StuVwxYzX >>2 記事によると、AIが一つの答えだけ出すんじゃなくて「これか、これか、あるいはこれかも？」みたいに複数の可能性を出してくれるようになるらしい。 ただ、その候補が多すぎると結局医者も困るから、それを上手いこと絞り込む技術ってことみたいやで。
4: やる夫 2025-05-15(木) 10:03:00.12 ID:YaruoMIT01 おおっ！AI先生がもっと賢くなるのかお！(｀・ω・´) やる夫もAI先生に診てもらいたいお！ 胸のレントゲンとかドキドキするお！ でも「Conformal classification」とか「Test-Time Augmentation」とか、なんか難しい言葉がいっぱいだお…(´・ω・｀)
5: やらない夫 2025-05-15(木) 10:04:30.88 ID:YaranaiZO02 >>4 どうせまた小難しい横文字並べて、実際は大したことないってパターンじゃねーの？ AIが候補絞ったところで、そのAIの判断基準がポンコツだったら意味ないだろ。 結局最後は人間の医者が責任取るんだし、あんまり期待しすぎるのもどうかと思うぞ。
6: できる夫 2025-05-15(木) 10:05:50.23 ID:DekiruEXPERT03 説明しよう！(｀・ω・´)ゞ この新技術のキモは「Test-Time Augmentation (TTA)」と「Conformal Prediction」の組み合わせにあるんだ。
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TTAとは、1枚の画像に対して、ちょっと拡大したり、反転させたり、角度を変えたりして複数のバリエーション画像を作り出す。 そのバリエーション画像を全部AIに分析させて、結果を統合することで、よりロバストで正確な予測を導き出すんだ。 Conformal Predictionは、そのTTAで変換された予測を使って、AIが「この中に正解がある確率は〇〇%だよ！」という保証付きで、より少ない候補セットを提示できるようになる。 結果として、候補が最大30%も減らせて、しかも信頼性も上がるというわけだ。既存のAIモデルに後付けできるのもポイントだな。
7: ひろゆき 2025-05-15(木) 10:07:10.45 ID:hiroyuki2025 >>6 それって、要は同じ画像を何回もAIに食わせるってことですよね？ 計算コストめっちゃ増えるんじゃないすか？ スマホのしょぼいCPUじゃ無理ゲーな気がするんですけどｗ あと、その「信頼性も上がる」って言いますけど、元のAIモデルがそもそもアホだったら、アホなAIが自信満々に間違った候補を絞り込むだけになりません？ それってあなたの感想ですよね？(笑)
8: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:08:00.99 ID:OpQrStUvW >>7 ぐうわかる。結局は元のモデル次第よな。 ゴミみたいなデータで学習したAIじゃ、どんなテクニック使っても限界あるだろ。
9: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:09:25.11 ID:XyzAbCdEf >>7 記事には「計算コスト削減も今後の課題」って書いてあった気がする。 でも「既存のモデルに後付け可能」ってのはデカいんじゃね？ とりあえず今あるモデルで試してみて、効果ありそうなら計算資源に投資する、みたいな流れはアリやろ。
10: 永遠の初心者さん 2025-05-15(木) 10:10:30.55 ID:shoshinsha001 あの…コンフォーマル…ぷれでぃくしょん…？(´；ω；｀)ﾌﾞﾜｯ TTAっていうのも初めて聞きました…。 AIが画像をいっぱい作って賢くなるってことですか…？ 私にもわかるように教えてください…おねがいします…！
11: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:11:50.67 ID:GhIjKlMnO >>10 大丈夫やで！ワイも最初なんのこっちゃ分からんかったわｗ ざっくり言うと、 Conformal Prediction：「この写真に写ってるの、95%の確率で猫か犬か狐のどれかやで！」みたいに、AIが自信のある範囲でいくつかの候補を出してくれる機能。でも今までは候補が多すぎて「結局どれやねん！」ってなることも。 TTA：一枚の写真をAIに見せる前に、ちょっと明るくしたり、回転させたり、一部を切り取ったりして「AI君、このパターンもこのパターンも全部同じ写真の別バージョンやから、よーく見て総合的に判断してや！」ってやる感じ。これでAIの目が鍛えられて、勘違いが減る。
この二つを組み合わせることで、「AI君、よーく考えた結果、自信もって絞り込んだ候補はこれやで！」ってなるってことやな！たぶん！
12: クマー 2025-05-15(木) 10:13:00.01 ID:KUMAKUMA00 ∧＿∧ ／￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ （ ・(ｪ)・）＜ 候補が多すぎると迷うクマァァァ！ （ ） ＼＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ｜ ｜ | （_＿）＿）
∧＿∧ ／￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ （ ｀(ｪ)´）＜ 候補が減れば助かるクマー！ （ ） ＼＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ｜ ｜ | （_＿）＿）
13: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:14:20.33 ID:PqRsTuVwX 医療ミスが減るなら大歓迎や！はよ実用化してくれ～ (人∀・)ﾀﾉﾑ! ワイのじっちゃんも最近目が悪くて、こういうのでしっかり診てもらえたら安心やわ。
14: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:15:45.98 ID:YzAbCdEfG >>1 動物園の動物特定とかにも使えるって、地味に便利そうｗ サファリパークで「あれ何だっけ…？ヌー？いやバッファローか？」ってなること多いしな。 スマホでパシャってやったら「90%の確率でヌーです。残り10%はバッファローの可能性あり」とか教えてくれたら嬉しい(^q^)
15: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:17:05.12 ID:HiJkLmNoP >>7 計算コストの話はマジで気になるな。 TTAって、例えば画像を10パターン作ったら単純計算で処理時間10倍になるんか？ それとも賢いやり方があるんやろか。 論文ちゃんと読まんと分からんな。
16: ホリエモン 2025-05-15(木) 10:18:30.76 ID:Horiemon555 >>15 時間のムダ。そんな細かいこと気にしてどうすんの？ 本当に価値がある技術なら計算資源なんて後からいくらでもついてくる。クラウド使えばいいだろ。 それより、この技術で診断時間が短縮されて医者の負担が減ったり、誤診が減って医療費が抑制されたりするなら、そっちの経済効果の方が圧倒的にでかい。 結局は「やるか、やらないか」だけ。くだらない心配してる暇あったら実装しろって話。
17: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:19:55.21 ID:QrStUvWxY >>16 ホリエモンさんｷﾀ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!! 正論すぎてぐうの音も出ませんわｗｗｗ 確かに、人命がかかってるならコスト度外視でやるべき時もあるよな。
18: やらない夫 2025-05-15(木) 10:21:10.68 ID:YaranaiZO02 >>16 まぁ、それはそうかもしれんが、その「本当に価値がある技術」かどうかの見極めが難しいんだろうが。 現場の医者が「こんなん使えねーよ！」ってなったら意味ないぞ。 あと、AIが万能みたいに言われるのもどうかと思うね。AIはあくまで道具だろ。
19: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:22:40.32 ID:AbCdEfGhI >>18 それも一理あるな。 でもこの記事読む限りだと、研究者も「臨床医が複数の可能性を検討したい」っていうニーズをちゃんと分かってるっぽいから、現場目線はありそうだけどな。 「AIの予測1個だけ見せられても困るねん！」ってとこから始まってるわけだし。
20: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-15(木) 10:24:00.77 ID:JkLmNoPqR 今後のテキスト分類への応用も期待やね。 フェイクニュース判定とか、怪しいメールの判別とか、そういうのにも使えんかな？ 「この記事、90%の確率でフェイクニュースの可能性あり！ソースAと矛盾、表現Bに偏向あり！」みたいに出してくれるAIはよ。
まとめ
というわけで、MITのAI新技術に関するスレでした！今回のポイントはこんな感じか？
- AIの予測をより信頼できるものに: 医療診断みたいな重要な場面でAIがもっと役立つように、予測の信頼性を高める新技術がMITから登場！
- 予測候補を賢く絞り込み: 「Conformal Classification」っていう複数の可能性を示せるAI技術があるけど、候補が多すぎることが課題だった。それを「Test-Time Augmentation (TTA)」っていう画像の水増し＆賢く統合する技術と組み合わせて、予測候補の数を最大30%も減らせるようになったらしい！
- 精度は維持、むしろ向上: 候補を絞っても、AIが「この中に正解があるよ！」って保証する確率は維持。しかもTTAのおかげで元のAIの精度もちょっと上がるから、いいことずくめっぽい。
- 既存モデルに後付けOK: 新しくAIモデルを作り直さなくても、今のモデルにこの技術を追加できるのがお手軽で良い点。ただ、TTAで計算が増えるから、そこの効率化は今後の課題。
- 医療以外にも応用期待: 動物の種類を特定したりするのにも使えるみたいで、色んな分野での活躍が期待されるで！
今後の続報に期待やな！とりあえずワイは風邪ひいたらAI先生に診てもらいたいンゴ！
source: https://news.mit.edu/2025/making-ai-models-more-trustworthy-high-stakes-settings-0501
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