特集2 コロナ時代のIoMT
2.日韓における肺結節検出AIの製品化動向とLPIXELの取り組み
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- 掲載誌
- Journal of Internet of Medical Things Vol.4 No.1 34-37, 2021
- 著者名
- 島原佑基 / 韓昌熙
- 記事体裁
- 特集 / 抄録
- 疾患領域
- その他
- 診療科目
- その他
- 媒体
- Journal of Internet of Medical Things
- Key Words
- 医療AI / 画像診断 / 深層学習 / X線 / CT
近年の深層学習技術の発展は凄まじく,AIの産業応用が進んでいる.医用画像の読影で正確性と速度の両面で,AIによる医師の働き方改革が生産性向上・診断支援の観点から強く期待される.AIを活用した肺がんスクリーニングの補助は臨床的に許容できるレベルに達し,世界中で臨床導入が精力的に行われている.またRSNA(北米放射線学会)では,「AIモデルを取り入れた臨床プロセス」について詳細に述べられている.LPIXELが開発した「EIRL Chest Nodule」は胸部X線から結節を検出して病変領域(5mm〜30mm)の矩形を表示し,使用することで読影精度が向上し,有効性が認められ医療機器として承認を取得しており,今後も改善を進めていく.
「KEY WORDS」医療AI,画像診断,深層学習,X線,CT
「KEY WORDS」医療AI,画像診断,深層学習,X線,CT
※記事の内容は雑誌掲載時のものです。
