Sujit Pal

テクノロジー・リサーチ・ディレクター

「自動ヘルスケア技術への挑戦は人の命がかかっているため、大きな賭けとなっています。」

Sujit Pal

プロジェクトの一つとして、ClinicalKey向けの画像分類を行いました。これによりユーザーは画像とテキストの両方で検索することが可能となり、医療プロフェッショナルにとって大変革をもたらします。自動ヘルスケア技術への挑戦は人の命がかかっているため、大きな賭けとなっています。そのため90%以上の精度を達成しなければなりません。同時にヘルスケアで最も高い利益率を上げられるのが、機械学習です。例えばコンピューターは現在、網膜の画像をみることで、糖尿病性網膜症(糖尿病により引き起こされる失明)を人間と同じくらい、またはわずかに高い精度で予測することができます。段々と機械はこのようなサービスで役割を果たせるようになってきています。これはコンピューターが医者にとって替わるというわけではありません。ただ決まりきった業務の時間を短縮するのに役立つため、医者はニッチ分野に対する取り組み、珍しい病気の診断、または患者と向かい合うことなど、自分が最も得意とすることに時間をかけることができます。

--------

Sujit Palはラボグループのテクノロジー・リサーチ・ディレクターであり、研究、自然言語処理、機械学習、分散処理にフォーカスしています。

技術担当が語る機械学習についてもっと見る

Georgios Tsatsaronis photograph
エルゼビアで機械学習について取り組む中で最も気に入っていることは、理論と実践を組み合わせることができることです。. — Georgios Tsatsaronis, プリンシパルNLPスペシャリスト
次へ
Helena Deus photograph
機械学習が科学の品質を向上できるのなら、これは医薬品製造の価格とスピードに大きな影響を与えます。. — Helena Deus, シニア・テクノロジー・リサーチャー
次へ
Deep Kayal photograph
エルゼビアが保有しているデータは、たくさんのおもしろいことや、知的なことに関する情報の宝の山です。. — Deep Kayal, 機械学習エンジニア
次へ