はい、こんにちはー。hr-kです。
今回は企業ブースとして参加させてもらった第二回日本メディカルAI学会(https://jmai2020.org/)についてちょこっと書いていきます。
どんな学会？
この学会は、HPの副題にもあるように「AIを医師にも患者にも」寄り添ったものとして、どのように開発して利用していくか、ディスカッションして社会実装に向けて動き出すための会議です。
各セッションも質問や議論が活発に行われる勢いのある学会で、去年の参加人数がおよそ700人で、今年が1100人くらいと聞いたので、一年で参加人数が1.5倍。爆発的に成長中です。
講演を拝聴して思ったこと
一言で言うなら、「人が解釈できるくらいの粒度で、しかも予測精度下げずに結果出してくれるAI作ろうとしててすごい」ってことです。
AIや機械学習でよく言われていることは、「AIが分類したものは、分類の理由が（人が分かる形で）説明できない」ということです。
もちろん、統計的（というか数学的）には何故そこに分類されたのか説明できるのですが、人間の認識している事象を使って説明すると途端に難しくなります。
この「人間の認識している事象を使って説明」できないことに、人は不安を覚えます。
今回の学会では、この問題に対して
（今回の場合は生物学的に）データの解釈ができる中間的なものを学習させることや
解釈できる単純なモデルを使うこと
などを組み合わせて、予測精度を下げずに、人間が解釈できる結果を出すAIを作る試みが紹介されていていました。
全部のデータに応用できるわけではないですが、非常に面白い試みです。
人の認識と統計的・数学的な取り扱いをすり合わせられる素敵な時代になって来て僕は嬉しいです。
最後に
今回は企業としてブースで参加していましたが、ありがたいことに沢山の方がアメリエフのブースでも足を止めてお話して行ってくれました。研究やプロジェクトのお話も沢山聴くことができ、おかげさまで刺激の多い二日間でした。
バイオインフォのトレーニングやデータ解析、研究のコンサルテーション、データベース構築など、アメリエフの強みを生かして、これからも皆様の研究やプロジェクトの効率をあげるお手伝いができたら幸いです。
