Machine Learningを用いた論文一覧2018 | Seamless
いくつか論文を読んできましたが、2016年のような少し前のものなので、最近の記事をということで、上記のまとめを参考にさせていただき、その中で気になる論文を読むことにしました。
やはり、これでしょう。 Googleが、というのもありますが、医療でありますし、目に関することであります。
網膜の眼底写真から心臓病を予測するという論文です。
私も眼科にかかった時に、眼底検査をしてもらったことがあります。
ここから、飛蚊症や緑内障、糖尿病網膜症などがわかるのですが、検査方法もハンディのカメラのようなものを向けるだけで行えるようで、機器が揃った眼科ならばすぐに検査できます。
特に痛みもありません。
また、この画像血管の状況がわかるために、動脈硬化や高血圧がわかるため、心筋梗塞や脳梗塞までも判明するというものです。
そこで、眼の画像から心臓病を予測しようというのが、この論文のようです。
論文内では、深層学習を使われたということ以外は特に手法は説明されておらず、データセットと結果の説明でした。
この論文では、目の画像から心臓病、年齢、血圧、性別、喫煙状況までわかってしまうとのことです。
ということは、性別は97%のAUCでしたので、そこまで違うとのことなんでしょう。
逆に喫煙者であるか非喫煙者であるかは71%なので、さほど違いがなかったようです。
血圧についても11mmHg以内。これも結構な精度だと思います。
上記は論文内で紹介されているデータセットです。
喫煙者は9%と。偏ってますね。