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。

　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

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。

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