レベル B1 – 中級CEFR B1
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ミズーリ大学の研究チームは、皮膚の疑わしい部位の画像から黒色腫（メラノーマ）を検出するAIモデルを試験しました。AIは医師の代わりではなく、意思決定を補助するツールとして設計されています。研究を率いたのはCollege of Veterinary Medicineの准研究教授Kamlendra Singhです。
研究チームは、黒色腫の確認例を含む画像データベースを使ってAIモデルを訓練・検証しました。画像は3Dトータルボディ写真法という方法で取得され、全身の微細な特徴を解析できます。既存の三つのモデルを比較し、単独では最大88%の精度に達しましたが、三つを組み合わせると92%を超える精度となりました。データセットは400,000画像を含みます。
研究者らは、肌の色や照明、カメラ角度の違いを代表するより多様なデータで訓練すれば予測精度が向上すると述べています。研究はBiosensors and Bioelectronics: Xに掲載されました。
難しい単語
- 黒色腫 — 皮膚にできる悪性の腫瘍の一種黒色腫（メラノーマ）
- 検出する — 対象を見つけて知らせる行為
- 訓練する — 機械にデータで学ばせること訓練
- 検証する — 方法や結果が正しいか確かめること検証しました
- 精度 — 結果の正しさや正確さの割合
- データセット — 研究や分析で使うデータの集まり
- 意思決定 — 何をするかを決めること意思決定を補助する
- 3Dトータルボディ写真法 — 全身を三次元で撮影する写真の方法
ヒント：記事中の強調表示された単語にマウスオーバー／フォーカス／タップすると、その場で簡単な意味が表示されます。
ディスカッション用の質問
- このようなAIが医師の仕事をどのように助けると思いますか。具体的に一つ例を挙げて説明してください。
- 画像データの多様性（肌の色や照明、角度など）はなぜ重要だと思いますか。自分の考えを理由とともに述べてください。
- あなたならこの種のAI診断支援ツールを使いたいですか。使う場合と使わない場合の理由を一つずつ挙げてください。
