つい最近まで、我々は医用画像から病気を診断するのに、訓練を受けた医師の目に頼っていた。
ひと握りのスタートアップが、顔認識や自動運転に使われているのと同じ技術である深層学習を通じた医用画像分析の改良を世界中で競っているが、北京拠点のInfervisionはそうしたスタートアップの一つだ。
Infervisionはこれまでに Sequoia Capital Chinaのような主要投資家から7000億ドルを調達していて、中国で多い死亡原因である肺がんの細胞を見分ける事業をまずスタートさせた。今週、シカゴで開かれた北米放射線学会の年次総会で、設立3年のこのスタートアップはコンピュータービジョンを使った分析を心石灰化のような胸部関連の病状にも広げることを発表した。
「AIを使った分析作業に、より多くのシナリオを加えることで、我々はこれまで以上に医師をサポートできる」とInfervisionの創業者でCEOのChen KuanはTechCrunchに対しこう語った。医師は1回の画像スキャンから数十の病気を見つけることができる一方、AIには1度に複数のターゲットオブジェクトをどうやって特定するかを教えなければならない。
しかしChenは、マシーンはすでに他の点で人間にまさっていると言う。その一つとして、マシーン分析が速いことが挙げられる。通常、医師が1枚の画像を分析するのに15〜20分かかる。
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