病理医の診断をサポートする説明可能な人工知能の開発に着手 -長崎大学・産総研開発のAI「MIXTURE」の使用契約を締結- (2/5ページ)
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（図１） 人工知能は「ブラックボックス」から「ホワイトボックス」へ
【説明可能なAIと診断精度の両立】
実はこの説明性と診断精度を両立させることは非常に難しく、説明性を加えると、多くの場合は診断精度の低下につながります。
MIXTUREは、すべての分野や疾患に適応可能ですが、現在完成しているモデルは、間質性肺炎という疾患のモデルです。高い専門性を有する医師の知識と、人工知能が得意とする特徴抽出という技術を融合させることで、診断が困難とされている通常型間質性肺炎（※２）を高精度に診断することを可能としました。
この結果、死亡率の高い通常型間質性肺炎に関し、人工知能のみにて構築するモデルに比べ、約42%も診断が向上することを確認しました（図２）。
