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2025-04-21 11:15:00
教育大臣のスファサソーン・ファクディー氏は言った、「教育省 ポリシーを通じて人工知能技術を推進することを非常に重要視している ai ‘ エコシステムを作成することを目的としています ai これは完全であり、医療目標は重要な目標です。 ai 精度を高め、高速化し、医療サービスへのアクセスの不平等を減らすのに役立ちます
設立のサポート あなたが持っている医療 人材開発と管理からの研究資金を通じてコンソーシアム。高等教育機関の開発のための資金、開発のための研究とイノベーション（BMC） 医療AIデータプラットフォーム 国への重要な投資と考えられています。このプラットフォームは、単なるデータウェアハウスではありません。によって開発されたツールでも構成されています nstda これは、研究者と医師がイノベーションを開発するのに役立ちます ai より簡単に。基盤を構築することは重要な使命です。 ai したがって、国の安定した医薬品したがって、病院や医学部に情報を共有し、重要な問題と科学技術研究者を特定するように招待してモデルを開発する ai それは実際にタイの公衆衛生レベルを共同で上げて世界に追いつき、利用するために使用されます ai 完全に潜在的」
チュキット・リンピジャノン教授、ディレクター nstda 言った “nstda 生活の質を高め、国の競争力を高めるために科学と技術をもたらすという使命があります。 医療AIコンソーシアム これが開発された医療データプラットフォームは、デジタルの専門知識を統合し、 ai の nstda パートナーからの医学的知識により、Negthen研究者によって開発されたRadiiviewやNomadmlなどのテクノロジーの強力なインフラストラクチャの例を構築します。 nstda 研究者とタイの医師のロックを解除してイノベーションを作成するのに役立ちます ai 外国の技術への依存を減らし、 ai タイの文脈に本当に対応する医学。 「
医療データプラットフォーム（医療AIデータプラットフォーム）開発プロセスをサポートするテクノロジーで構成されるNectec nstdaによって開発されました ai 国の医療効率は、医学部の監督下での中央雲基準（GDCC）に従って包括的かつ安全です。公衆衛生省は、3つの主要な部分をカバーしています。
1.データ管理は、安全かつ体系的な収集、ストレージ、準備、医療データをサポートしています。さらに、NESTC NSTDAの研究者は、画像上の重要な特性を指定するのに役立つツールを備えた医療データをANNOWのRadiiviewソフトウェアとクラウドアプリケーションも開発しました。データセットを作成します
2。開発とトレーニングセクションAI（AIモデリング）は、複雑なプログラムコードを作成する必要がないために研究者がモデルを開発できるようにするNOMADMLプラットフォームを介して介して。このプラットフォームのRadiiviewのデータセットを使用してください。ランタスーパーコンピューターなどの高性能処理リソースに接続します nstda モデルを開発するプロセスを加速します
3。サービスセクション AI（AIサービス展開） モデルの提供に焦点を当てます ai それは開発され、医療サービスシステムでの実際の使用のために検討されました。 全国AIサービスプラットフォーム 幅広い利点のため
上記のプラットフォームでは、乳がん（乳癌（マンモグラム）、眼疾患（網膜）、腹部疾患などの8つの主要な疾患をカバーする220万件以上の医療画像が収集されています。 （超音波画像）、皮膚疾患、脳卒中（CT/MRI）、および骨粗鬆症（BMD/VFA）、およびモデルの開発 ai 医療関係者の負担を軽減するのに役立つ可能性のある2つのプロトタイプ。診断の精度を高め、医療サービスにアクセスする機会を拡大する
現在 医療AIコンソーシアム 医学部、マヒドル大学、医学部、医学部、医学部、医学部など、部門の運転に参加する6人のメンバーがいます。 Chulalongkorn University、医学部Songkhla Nakarin University、Chiang Mai University、およびWachira Nurse Nawaminthathirat大学医学部および医学部
しかし nstda パートナーは、この医療データインフラストラクチャの協力と開発が、実際に使用される医療AIイノベーションの作成を加速する上で重要な要素であると考えているため、医療機関の教育機関、研究者、民間部門がこの生態系の一部であると招きます。タイの公衆衛生システムを進めるために
マヒドル大学の会長であるピヤミット・スリタラ教授は、 ai 医学部では、Siriraj病院の開発を開始します ai 胸部X線（胸部X線）医療の結果を読み、乳房X線障害の診断に使用する医療報告書を作成します。 Siriraj Hospital Siriraj Hospital Piyadhで患者のサービスを拡大するために、プログラムの購入と比較して、他の病院をより安い価格で含むGreat KarunおよびKanchanaphisek Medical Centerを含む ai 海外から来て、タイの予算予算を減らすのに役立ちます。最近では、X線画像を読むための技術（胸X線）は、公衆衛生省の食品医薬品局（FDA）で標準を可決しました。医学部シリラジ病院は他の病気に発展しています。 ai 病院で使用するために、適切かつ効果的な医療使用につながります。
しかし 医療AIコンソーシアム タイがより多くの医療作業に分割して有用な医療情報を達成するためにデータを描く機会となる重要なネットワークです ai よりインテリジェントでより正確に学ぶ。
副局長 – 医療サービス局の副局長であるヴェジャピナン博士は、公衆衛生省が現在、人工知能（ai）医学界を含むすべてのセクターで幅広い役割を果たしてきました ai 医療を強化する重要なツールとしてより受け入れられます。診断、治療、健康管理の両方の観点から
タイでは、糖尿病の600万人以上が糖尿病のリスクがある約15〜20％です。しかし、上記の制限からの専門的な眼科医は250人だけです ai 網膜スクリーニングのスクリーニングに参加した医療従事者の13の健康ゾーンでは、医療従事者による検査が敏感であることがわかりました。 （感度）は74％で、正確です。 （特異性）検査中の最大98％ ai 約97パーセントで96パーセントで正確であるはるかに高い感度の結果を提供し、精度レベルが類似していることを示していますが、AIは病気をより速く、より敏感にスクリーニングする能力を持っています。
“リーダーシップ ai 網膜の上に糖尿病をスクリーニングするために使用すると、検査の待ち時間を短縮するのに役立ちます。糖尿病患者の視力喪失と障害のリスクを効果的に減らすのに役立つ、患者をタイムリーに診断および治療できるようにするために、人々の医療サービスにアクセスする機会を増やします。 「
開発 ai 薬の場合、大量の医療データが必要です。過去には、同じ基準として散在するデータを収集および管理するという課題がありました。 医療AIコンソーシアム したがって、「シェア溶接」の概念を確立し、駆動し、優れた医療データを共有および使用する際の協力のメカニズムになりました。医療データプラットフォームを使用 （医療AIデータプラットフォーム） によって開発されました nstda ネットワーク内のメンバーと一般の人々へのメンバーへの収集、ストレージ、管理、および情報サービスの収集を担当するデジタル中央プラットフォームです。国際安全基準と中央クラウド基準（GDCC）の下
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