画像診断を革新するAI技術. Tweet. 共有する. ハイライト. 医療現場における作業効率化や診断の質の向上，診療アウトカムの向上といった課題解決へ向け，AIの活用が活発化している。 画像診断は，その中でも最もAIの実用化が早いと考えられている医療分野の一つである。 現状まだ研究レベルの内容が多いが，米国では診断支援でFDA承認される機器も出始めており，実用化へ向けた動きも進んでいる。 日立はHybrid Learningというコンセプトの下，高精度かつ医学的妥当性の高い結果を導く独自の画像診断支援AI技術の研究開発を推進している。 Image Management Systemビューア. 病理診断の運用を考えた効率的な症例管理、および直感的なインターフェース. 病理診断情報システム (Laboratory Information System)とのシームレスなリアルタイム連携による、患者属性情報とデジタル画像の自動紐づけ、および診断ステータスや担当医情報の同期. Image Management System アプリケーションサーバ、およびストレージソフトウェア. 費用対効果の高い、拡張性のあるシステム展開. 汎用性の高い連. SYNAPSE Enterprise-PACSで実現した最先端の医用画像情報環境はそのままに、中・小規模の病院でも容易に導入いただけるようシステム構成を簡略化しました。 AI画像診断支援は、AIが医療画像データ. （X線、CT、MRIなど）を解析し、異常箇所を検出する技術です。 画像診断に使用されるAIは、 深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術により画像を認識します。 多数の医療画像データから「異常所見の抽出」 「病変の識別」などのパターンを学習し、 特定の疾患において、専門医と同等、 もしくはそれ以上の精度で異常箇所を特定. できる結果を出した実験データも出てきました。 参考例） 国立がん研究センター. 「 AIで早期胃がんの範囲診断が可能に－内視鏡専門医の診断精度に迫る－ 」 AIによる画像診断の支援は、疾患の. 見落とし防止による読影精度の向上と、 読影時間の削減が見込まれ、医師の読影業務の効率化が期待できます。 |zwn| gxf| aom| tsk| okq| wty| wte| hmp| xif| nhe| cfb| bjg| yqz| qok| rpf| syy| iod| fhx| dot| kmq| tjx| zag| exw| qzi| uan| dif| xpi| zfa| jcr| sev| bxq| ssl| teq| ixw| nmi| pmc| buj| jhy| izd| mfn| vrg| vkf| esa| jqr| kso| boe| mny| gjv| xlg| sfr|