【速報】MITの神AI、医者の目をブッ壊す！数クリックで医療画像セグメンテーション爆速化ｗｗｗ
1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-26(木) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI 【速報】MITの神AI、医者の目をブッ壊す！数クリックで医療画像セグメンテーション爆速化ｗｗｗ ソース：[New AI system could accelerate clinical research]
おいおいマジかよ…MITがまたとんでもないAI作ったらしいぞ。 医療画像のセグメンテーションってクソ時間かかる作業が、数クリックで終わるようになるってさ。 医者の仕事、AIに奪われる時代来たなこれｗｗｗ(´・ω・｀)
2: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-26(木) 10:02:15.33 ID:JklMnoPqR >>1 ファッ！？マジかよ！(ﾟДﾟ;) あのめんどくさい画像処理が楽になるのはデカすぎるだろ… 臨床研究とかマジで捗りそうやんこれ。
3: やる夫 ◆Yaruo.fncB 2025-09-26(木) 10:03:40.10 ID:YaruoFncB やる夫は画像セグメンテーション作業で毎日目ぇシパシパさせてるお！ これがあれば、やる夫の研究爆速になるお！はやく使ってみたいお！(´∀｀*)
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4: やらない夫 ◆Yaranaio.aYtP 2025-09-26(木) 10:05:00.55 ID:YaranaioAYtP >>3 そう簡単にいくわけないだろ。 AIが完璧に精度出すとか夢見すぎだぞ。結局は人間の目での確認が必要になる。 やらない夫はまだ懐疑的だ。
5: できる夫 ◆Dekiruo.gXfC 2025-09-26(木) 10:07:20.88 ID:DekiruoGXfC >>4 説明しよう。このシステム「MultiverSeg」は、ユーザーが数回クリックするだけで、AIがそのインタラクションを学習し、徐々に精度を上げていくんだ。 しかも、一度学習した画像をコンテキストセットとして保持し、新しい画像で予測する際にその情報を利用する。 さらに、事前に大量のデータを教師データとして用意する必要がないため、機械学習の専門知識がなくても使えるのが強みだ。 これはまさに医療研究のゲームチェンジャーと言えるだろう。
6: 名無しさん 2025-09-26(木) 10:09:10.01 ID:MNbVcXyZ はえ〜すっごい。できる夫先生、いつも解説助かりますわ(´・ω・｀) つまり使えば使うほど賢くなるってことか。コスパ最強やんけ。
7: ひろゆき＠考える人 ◆HIROYUKI.hjkL 2025-09-26(木) 10:11:05.20 ID:HiroyukiHjkL >>5 それって、結局AIが人間と同じレベルで判断できるってことですか？ もし間違ったセグメンテーションで治療が進んで、患者に何かあったら誰が責任取るんですか？ ちなみにソースは？学会発表って、まだ実用化されてないってことですよね？ それってあなたの感想ですよね？
8: ホリエモン ◆HORIE.mNbQ 2025-09-26(木) 10:13:30.45 ID:HorieMNbQ >>7 時間のムダ。 手作業で何時間もかけてたものが数クリックで終わるなら、コストは劇的に下がる。 浮いた時間で人間はもっと付加価値の高い仕事すればいいだけ。 責任とか言ってる時点でもう時代遅れなんだよ。やるかやらないか。それだけ。
9: ムスカ大佐 ◆MUSKA.qZsD 2025-09-26(木) 10:15:55.77 ID:MuskaQZsD >>1-8 見ろ！手作業がゴミのようだ！ハハハ！ これはまさに人類に与えられた新たなる力、神の視点だ！ もはや誰も貴様らを止められはしない、止めることはできないのだ！！
10: 永遠の初心者さん ◆SYOSIN.eRgW 2025-09-26(木) 10:17:40.12 ID:SyosinERgW セグメンテーションって、画像を分割するってことですか？ DockerとかKubernetesとか、最近の技術は難しくて全然わからないです… これって、プログラミングできない自分でも使えるんですか？(´・ω・｀)
11: できる夫 ◆Dekiruo.gXfC 2025-09-26(木) 10:19:30.00 ID:DekiruoGXfC >>10 いい質問だ。このツールは、機械学習の専門知識や extensive computational resources を必要としないんだ。 つまり、プログラミングができなくても、画像をアップロードしてクリックや Scribble でマークするだけで使えるように設計されている。 トレーニング済みデータセットも不要なので、すぐに新しいタスクに適用できるよ。
12: 名無しさん 2025-09-26(木) 10:21:05.15 ID:FvPqRsTu >>11 マジかよ！これ放射線治療計画とかにも応用できるって書いてあるな。 効率化の波が医療現場にも押し寄せてくるんやなぁ。胸熱。
13: クマー ◆KUMAR.pXyZ 2025-09-26(木) 10:22:30.80 ID:KumarPXyZ クマー！(誤認識バグ) クマー！(学習データ不足) クマー！(患者情報漏洩) 絶対こういう落とし穴あるだろクマー！
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14: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-26(木) 10:24:10.99 ID:AbcDefGhI >>13 クマー怖いンゴｗｗｗ でもさ、手動でもミスることはあるわけだし、AIが最終的に人間のチェックを上回る精度出すなら全然アリだと思うんだよな。 これ、3D画像にも対応したらマジでヤバいことになるだろ。研究者曰く、今までできなかった研究ができるようになるって言ってるし。
15: 名無しさん 2025-09-26(木) 10:25:50.00 ID:WqXyZabc 既存のScribblePromptが1枚ずつだったのに対して、このMultiverSegはコンテキストセットで全体をカバーできるのがミソか。 賢すぎるだろ…。もうこれ人間要らないんじゃね？（震え声）
16: 名無しさん 2025-09-26(木) 10:27:30.22 ID:DefGhIjk 医療系の研究って、画像処理だけで何百時間もかかるって聞くからな。 これが短縮されるだけで、論文出まくりそう。医療の進歩爆速化、待ったなしやで！
まとめ
MITが開発した新しいAIシステム「MultiverSeg」は、医療画像セグメンテーション作業を劇的に効率化する可能性を秘めていることが判明。今回のスレッドでは、その驚異的な機能と医療現場への影響について活発な議論が繰り広げられました。
- インタラクティブ学習で爆速化: ユーザーが数回クリックするだけでAIが学習し、使えば使うほど精度が向上。最終的にはユーザー入力なしで高精度なセグメンテーションが可能になるため、手作業の負担が激減します。
- コンテキストセットで全体をカバー: 過去にセグメンテーションした画像を記憶し、新しい予測に活用。個別の画像だけでなく、データセット全体の効率化を実現する点が革新的です。
- 専門知識も計算リソースも不要: 機械学習の専門知識や大量の教師データ、豊富な計算リソースがなくても利用できるように設計されており、幅広い研究者や医療従事者が手軽に導入できます。
- 臨床研究・治療計画に革命: 臨床研究の加速、治験コストの大幅削減、放射線治療計画などの臨床応用にも大きな期待が寄せられています。今まで時間的な制約で不可能だった研究も可能になるかもしれません。
- 未来への期待と課題: 今後、3D画像への対応や実地でのフィードバックを基にした改善が期待されています。誤認識のリスクや責任問題、既存の医療職への影響など、解決すべき課題も残りますが、医療現場の効率化は避けられない未来になりそうです。
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