脳疾患の治療におけるAIの能力に関するレビューを研究者が実施

イタリアの研究者は、システム的な文献レビューを実施し、この月にAPL Bioengineering、AIP Publishingによって出版されました。レビューの目的は、脳疾患の治療として使用される人工知能（AI）についての理解を深めることでした。2,696の結果を収集した後、研究者は最も引用された154件の論文に焦点を当てました。

AIは大量のデータを処理することができ、非常に迅速に処理することができます。機械学習、コンピュータビジョン、ニューラルネットワークなどのさまざまなアプローチと組み合わせることで、AI技術は多くの世界的大きな健康問題に対する効果的なツールとなる環境が作成されます。

しかし、特に診断、手術治療、脳疾患の監視における技術とその使用に関する多くの課題があります。この新しい研究は、常に分野を前進させる新しい方法を開発するのを助けることができます。

レビュー

レビューの1つの主要な点は、加齢した脳を合成的に開発するために、敵対的生成ネットワークを使用することでした。これにより、専門家は時間の経過とともに疾患の進展を研究することができました。

Alice Segatoは、レビューをまとめた論文の著者でした。

「人工的な技術の使用は、脳に関連する多くの実際の臨床問題に対する効率的な理論的解決策を提供するために、徐々に役立っています。」Segatoは述べました。「特に最近、関連するデータの蓄積と、ますます効果的なアルゴリズムの開発により、複雑な脳のメカニズムの理解を大幅に増やすことができました。」

研究は、主に脳ケアのいくつかの主要な分野に焦点を当てていました。例えば、脳の構造と接続性の特性に関する情報を処理する責任を持つAIメソッドを調査すること、手術の候補者を評価すること、脳疾患を研究するための画像データを識別すること、問題と問題領域を特定すること、疾患と結果を予測すること、および手術中の支援を行うことなどです。

脳疾患を研究するために使用される画像データの例として、3Dデータの磁気共鳴画像法、拡散テンソル画像法、陽電子放出断層法、コンピュータ断層撮影などがあります。コンピュータビジョンのAI技術を使用して、これらの画像データを分析することができます。

「説明可能なアルゴリズム」

出版された研究では、研究者は「説明可能なアルゴリズム」を主張しています。これは、解決策への明確な経路を示すことを意味します。つまり、依然として「ブラックボックス」に頼るのではなく、解決策への経路が明確に示される必要があります。

「人間がアルゴリズムの処方箋や診断を信頼するには、それらを信頼する必要があります。」Segatoは述べました。「研究者の努力により、ますます洗練された解釈可能なアルゴリズムが作成されており、これは実践的な臨床的状況で「賢い」技術の使用をより積極的に促進する可能性があります。」

この主張は、国際的な科学者がAI研究における透明性の向上を求めているときに発生しています。科学者のグループには、Princess Margaret Cancer Centre、University of Toronto、Stanford University、Johns Hopkins、Harvard School of Public Health、Massachusetts Institute of Technology（MIT）などのトップ機関のメンバーが含まれていました。科学者によると、より透明性の高い研究結果と方法は、研究に基づくがん治療の改善につながる可能性があります。