人工知能による肺がんの検知のケーススタディ

それではEnliticによるケーススタディを

紹介します。

ケース・スタデイー

肺癌の検知*

Enliticの技術は放射線医よりも50%高い正確度で肺癌結節を検知することができます。

 

公開データ1では、CTスキャンのベンチマーキング・テストにおいて、

Enliticのアルゴリズムは生体組織検査、切除による確認または2年の追跡調査で

肺癌症例の100%を正確に判別しています。

精度テスト

適合率

[偽陽性数]

       再現率

[偽陰性数]

放射線科医4名のパネル

33.7%

[53]

93.0%

[1]

Enliticディープ・ラーニング

56.3%

[35]

100.0%

[0]

驚くべき結果が出たようです。画像診断は

病気を見つける要であり、ファーストステップであります。

そこの精度を上げることが重要です。

なぜなら、診断を間違えると不要なオペをしたり、また

重大な病気を見逃すことにもなりかねません。

私たちは命を医師に委ねる立場です。しかし、昨今は

その知見もかなり開きがあるようです。

そのような時に、大量の情報と経験知を持ったAIから

セカンドオピニオンをもらうことが可能になる社会が

日本にも訪れようとしています。

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