AIの医療との親和性を探る旅

 

手首骨折の検知*

手首骨折検査ではEnliticの技術を使うと放射線医が検査1件するのに要する時間で数千のX線分析ができます。

国際的な主要医療機関との協力による手首X線のベンチマークテストでEnliticは0.97 AUC2と

一流放射線科医より優れた骨折検知性能を達成しました。各検査は1秒かからずに分析されました。

*リサーチが進行中

 

 

(X線写真)

標準コンピュータビジョン3

0.71 AUC 2

 

市販ディープラーニング     0.72AUC

放射線科医4

0.85-0.89AUC

Enliticディープラーニング

0.97 AUC

 

1.肺映像データベースコンソーシアム(LIDC)およびデータベースリソースイニシャテイブ(IDRI)

:CTスキャンによる肺結節の完成された参照データベース。医学物理学、38:915-931 (2011)

2.AUCはモデル化および診断全体の最も一般的な予測精度の尺度です。

3.標準コンピュータビジョンはフィッシャーベクター+サポートベクターマシンを指します。

4.Krupinski, Elizabeth, et aL. 放射線の勤務日が長いことは検知と調節の精度を低下させます。

アメリカン・カレッジ・オブ・レイディオロジーのジャーナル7.9:698-704 (2010)

多くの医療の現場では、表に現れない事象があるようです。

今、そのような現場で求められるのは、間違えない判断です。

私たちは、感情的になったり、緊張したり人間として

焦ったりと起伏が激しい生き物です。

たとえ、それは医師だとしてもあり得ることです。

そんなときに、感情で無くこれまでのデータを基に正しい

判断を下せる事ができればそれに越したことはありません。

最終判断は、医師が下せばいいことです。

近い将来、日本国内でEnliticの技術を紹介可能になると

思います。

ご期待下さい。

 

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