【DSCafé11/24実施】深層学習によるAI画像解析の手法とバイアス回避

11月24日(木)のデータサイエンスcaféは、山形大学医学部麻酔科および先進的研究拠点・医療AI研究拠点リーダーを兼務されている早坂先生にご講演いただきました。気管挿管は、手術の際や呼吸が止まってしまった緊急時などに行われますが、気管挿管の難易度は人によって異なり、挿管が困難な場合には、特殊な麻酔や特殊器具が必要になります。もし、挿管困難度が、誰にでも簡単に判別できるようになれば、緊急時に医師は迅速な対応が可能になります。そこで、早坂先生は、AIによる画像解析システムを使って、挿管困難度を瞬時に判別する方法についてご研究されています。今回は、実際の患者の画像データを用いた実データを使い、AIモデルの作製におけるバイアス回避方法、転移学習、患者顔画像によるConvokution Neural Network (CNN) 、Grad-CAMによるデータの可視化などを行い、深層学習による挿管困難度を判別したご研究の成果について、ご説明いただきました。なお、当日、会場には5名、オンラインでは17名の方にご参加いただきました。

今回のご講演内容については、論文で公表されています。Open Accessですので、ご興味ある方は、こちらもぜひご覧ください。Hayasaka et al.(2021) Journal of Intensive Care, 9:38 https://doi.org/10.1186/s40560-021-00551-x

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