CT画像からAIが異常を検知。宮崎大医学部付属病院での実証実験
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注目のコメント
医療以外の分野からの参入に期待します。
PACSから取得したデータを使う様ですが、
各メーカー毎に微妙に異なるDICOMフォーマットの画像データをどの様に処理するのか、
各メーカー毎にデジタル化の下に進める同様のサービスとの関係性など、
現行の法制下での対応も含めて大変興味があります。
また、医師の負担軽減と診断の精度向上だけで無く、個人的に効率的と思えない現状の現場でのインテグレーション作業への、
将来的な改善にも繋がってくれればと思います。
結果的に患者さんへの高品質な医療サービスの提供の一助になると考えるからです。AI（ディープラーニング）により画像診断の精度が上がるのは、見落としが減るという意味で、確実に効果があると思います。また、ビッグデータを積んでいけば、例えば癌が見つからなかった人でも、画像の特徴から、「今後、癌になりやすい」という今まで名医中の名医しか、指摘できなかったような予測情報なども一般化されると思います。また、その人の幼少の頃からの通院歴などの情報も、データ化されれば、更に有効な情報が得られるかもしれません。AIとは違うかもしれないが、例えば自治体と協力し、年配の方の介護情報などもデータ化すれば、5Gの普及と共に更に高度な診察ができるようになると思います。
医療に関するビッグデータの活用は、ビジネスとしても大きいので、企業努力も最速で進み、いち早く高度化が進むと思います。というか、そう期待しています。地方に住まう方の高齢化が進み、それに伴い画像診断ニーズは高いのに人的リソースの不足から病変が見つかりづらく、気づいた時にはもう手遅れ...
そのような自体がAIによる画像診断技術の発展で少しでも減ることを願います。
