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問診、身体所見、そして採血、画像検査、場合によっては生検を利用して、診断に近づいていくのですが、現代の医療では画像検査の比率が非常に高いです。

そして実感するのは、同じ画像を見ていても、正しい診断をできる医師は限られているし、その優秀な放射線科読影医もミスをするということ。薄暗い読影室で一日中読影作業してる読影医にミスするなと言う方が無理。

IT, AIの医療現場での活用に最も適した分野と思います。あくまで責任の所在は読影する医師にありますが、補助ツールとして大きな力になるのは間違いない。
期待しています。
初期メンバーに高校の同級生が3人もいるので応援してるエルピクセルさん。
医療×AIにピボットして飛躍してますね。東大出ても理系で30過ぎまでずっと研究一筋で来た人の就職って、アスリートのセカンドキャリア的で結構難しかったなかで、こういう分野で活躍できるようになったのは本当に素晴らしいと思います
小林先生のおっしゃる通り大きな助けになることは間違いないと思います。
ところが問題は、病院がそれに投資をするかという点です。投資をしたら回収をしなければならないわけで、医師の効率化という視点以外に、保険点数がついてマネタイズできるようなスキームができないと普及が進まないと思います。
医療の世界でイノベーションが進まない原因にそのような課題があると思います。
当然予想される技術だろう。これで遠隔での読み取りも進むし、小さな地方の病院でX線をとってもしっかり見てもらうことは可能となる。他方で、この動いに反対する動きもあると聞く。時代の趨勢を止めず、さらに進化させていきたい。
これ大事な
ぜひ応援したいです。AIとディスカッションができる機能もつけて欲しいです。

画像読影はみなさんが思っているほど単純なものではありません。放射線科医師の判断と、臨床医の判断をぶつけ合うことにより、さらに正確な結論が導かれます。そのレベルまで行って欲しい。

> 横断的な知識や経験を持ち、医療画像から病巣を見抜ける専門医の数は全国で5500人ほど。これは割合にすると医師全体の2%にも満たない人数だという。

ここは適当すぎます。意味不明です。
画像診断は医療のなかでもグローバルに戦いやすい、逆に言うと海外との激しい競争に勝っていかなければいけない領域。ぜひ頑張って欲しいと思っています。