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レントゲン等の医療画像診断に人工知能の技術群を活用、
CTスキャンやMRI、顕微鏡写真、レントゲン写真などあらゆる画像をディープラーニングに読み込ませ、ガン腫瘍の特性を解析。解析結果と遺伝子情報とを組み合わせることで、人間よりも精度が高く短時間に診断をすることができるようになったそうです。
ネットで調べました。
『ディープラーニング
近年注目されている人工知能研究の一つで、コンピューターが物事を理解するための新しい学習方法を指す。直訳では「深層学習」。人間の脳をモデルにしたニューラルネットワークと呼ばれる技術を基にしており、ニューラルネットワーク技術を何層にも重ねた構造を持つことによって、これまで実現できなかった抽象的なデータを認識できる点が、大きな特徴。近年のインターネットの高速化や、画像データの高精度化によって、コンピューターは、より人間に近い考え方ができるようになった。人間が他人や動物を識別する場合、視覚や聴覚などを駆使して、対象物の体格などの全体を見た後に、目、耳、口などの顔のパーツなどを認識したり、あるいはその逆で、パーツから全体を認識したりするような階層的な過程を経る。従来コンピューターにはこのような過程を経た認識をさせることは困難とされ、対象物の特徴を計算するプログラムによって識別を行っていた。しかしディープラーニングでは、人間の認識過程と同じ過程を踏み、写真に写っている人の顔や動物等をコンピューターに認識させることが可能になった。
2016年3月、ディープラーニングを用いた「アルファ碁」と呼ばれるコンピュータープログラムが、囲碁の対戦で、世界最強の1人といわれるプロの棋士に勝利した。囲碁は、終局までの手順が10の360乗通りにも及ぶと言われていることから、チェスや将棋よりも次の手を読む作業が複雑であり、コンピューターが人間に勝てない唯一のゲームと言われていた。
「アルファ碁」は、人工知能の研究を続けるグーグルの系列会社「グーグル・ディープマインド」社が開発したもので、ディープラーニングによって、過去のプロ棋士の対局の記録を基に「アルファ碁」自身を相手にした対局を何千万回も繰り返したことで知識を深め、人間の直観に相当する力を磨き、勝利を得た。
なお、グーグル社は、15年11月にディープラーニングのライブラリー「TensorFlow」をオープンソースとして公開した。「TensorFlow」は、すでにグーグル社が提供する写真検索や、音声認識に関するサービスに使用されているもので、商用でも利用できる。また、16年5月、米アマゾン社が、グーグル社の「TensorFlow」よりも約2倍高速な「Amazon DSSTNE」を公開した。
ディープラーニングを用いると、X線の画像から病巣を認識したり、電車内や屋外の広告を、人の顔の向きなどに合わせて変化させたりするなどといった、これまでにないサービスが実現できる。そのため、今後は、ディープラーニングのライブラリーを用いた様々なサービスが展開されることが予想される。』
（知恵蔵2015から）

兄は悪性リンパ腫を患い、治療の結果、現在は寛解状態、そんな兄が、『定期検査のとき、CT画像で異常ありとの結果であったが、主治医との面談では、単なる撮影時の影で異常ではないと、判断された、人により読み取りが違う』と言っていたことを、想い出した。
命を預けているという、絶対にミスや見逃しが許されない状況で、完璧でない人間の力だけに頼るのは危険である。