専門家と協調する因果推論型機械知能の創出

• Project/Area Number: 24K22405
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 中尾 恵 京都大学, 医学研究科, 教授 (10362526)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 御手洗 彰 京都大学, 医学研究科, 助教 (00979552)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: 因果推論 / 機械学習 / 説明可能性 / 知識モデリング / 医用人工知能

Outline of Research at the Start

医療技術の高度化が進む中，専門家である医師は知識と経験を駆使して医療行為を遂行している．本研究は専門家の視点に立ち，専門家自身の新たな知の獲得に資する因果推論型機械知能の創出を目的とする．画像認識モデルへ因果推論を新たに導入し，予測時における推論機序を因果グラフとして算出する．さらに推論機序が利用者の意図と異なる場合に，因果グラフの修正を受け付け，機械学習モデルの再学習を可能とする．因果グラフを介した機械学習モデルとの対話を通して双方の推論プロセスの相互理解を促し，結果として，暗黙的，定性的であった専門家自身の 意思決定プロセスの明確化，定式化にも繋がる新しい機械知能の枠組みを探究する．