令和5年度機器セミナー　追加資料および質疑回答

2023年04月20日

令和５年度機器セミナーへご参加いただきありがとうございました。
追加資料および講義時間内に回答できなかった内容を掲載します。

4月18日(火)13:00-13:50
ディープラーニングによるバイオメディカル画像解析
新岡宏彦 特任准教授（情報科学研究科 情報数理学専攻）
=質問=
「物体検出を医療応用する場合、Adversarial attackや見当違いの場所を認識していたという問題を解決する方法やどこまで解決してから実装すべきなのでしょうか。」

=回答=
医療現場においてadversarial attackが起こるということはセキュリティに問題があるということなので、現状ではAI側が解決するべき問題ではないように思います。
見当違いの場所を認識していたという問題については、単純にAIの精度が足りないということなので、パラメータの検討やデータ拡張、データ取得方法の検討など、一般的に精度向上に使用される手法をいろいろ試すのが良いと思います。

実装について、研究論文を書くのが目的でしたら、従来手法より精度が出れば論文になりやすいと思います。従来手法がない分野の場合は、AIで解析したこと自体が新規性になると思いますし、医師と同等かそれ以上の精度が出せれば論文になりやすいです。
医師ほどの精度が出せなくても書き方によっては論文になることもあります。
医療現場で実装したいとなると、様々な審査をクリアする必要があり、分野にも依存しているので複雑です。ご自身の研究されている分野において、どの程度の精度が必要か、どういった問題は許容されるのかなどを含め検討しながら進めていくしかないと思います。