GANに期待するもの【後編】

難病や新薬候補の発見にも効果 機械学習の進化形「GAN」の広がる用途

高い精度でコンテンツを認識し、再現できる「GAN」(Generative Adversarial Network:敵対的生成ネットワーク)。その用途はどこまで広がるのか。

画像 《クリックで拡大》

 高い精度でコンテンツを認識し、再現できるGAN(Generative Adversarial Network:敵対的生成ネットワーク)。医療における現在のGANの用途として、検査結果で身体的な異常を発見することが挙げられる。これは診断の高速化や患者の治療の選択につなげることができる。

 GANで画像のエラーを発見できれば、患者の健康状態を直ちに分析して判断することが可能になる。正式な診断はできないとしても、医療専門家に注意を促すことは間違いなくできる。GANはまた、かつては治療不可能だった既往症について、新しい治療法を確立する目的でも使われている。

GANの用途はさらに広がる

印刷する
SNSでシェア

GANに期待するもの

リアルな画像やディープフェイクを作り出せるGANの能力に対し、業界で懸念が強まっている。だが不安を乗り越えてGANを応用すれば、圧倒的に素晴らしい実用性を発揮できる。

この連載の記事をもっと見る

この記事の著者

関連記事

こんなメディアも見られています

TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。

無料会員登録
最新情報をいち早くチェック!

製品カタログや技術資料、導入事例など、IT導入の課題解決に役立つ資料を簡単に入手できます(メディアごとに文章は変更)

いますぐ無料会員登録

ベンダーコンテンツ PR

From Informa TechTarget

アクセスランキング

  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
  9. 9
  10. 10

ホワイトペーパーランキング PR

  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
  9. 9
  10. 10

TechTargetジャパン SNS

X @techtarget_itmをフォロー

インフォメーション

TechTargetジャパンをフォロー