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国立台湾大学病院は膵臓癌イメージングAIを完全に展開しています

国立台湾大学病院は最近、膵臓癌のための新しいAI駆動型診断イメージングサービスを開始しました。 2024年後半からNTUH医療イメージング局で自己支払いサービスとして提供され、世界で最初のものとして宣伝されたAIシステムを特徴としています。 それが何であるか 病院が国立台湾大学の応用数学科学研究所とともに開発した膵臓節は、深い学習アルゴリズムとマルチイメージのトレーニングデータセットを活用して、CTスキャンを自動的に分析し、膵臓を描き、疑わしい病変にフラグを立てます。このシステムは、NTUHのPACと直接統合されており、消化器科、手術、腫瘍学など、部門間でアクセスできます。 全国臨床検証試験では、AIシステムは、2センチメートル未満の初期膵臓腫瘍の検出において80%の感度と90%を超える全体的な診断精度を実証しました。 この技術は、台湾食品医薬品局から規制当局の承認を受けており、米国食品医薬品局からの画期的なデバイスの指定を受けています。 なぜそれが重要なのか NTUHによると、膵臓癌は治療と診断が最も困難な癌の1つであり、近年の台湾では死亡症例が徐々に増加し、5年の生存率は約10%のままです。それは、初期段階の膵臓腫瘍、特に人間の目に気付かない2 cm未満の腫瘍が、「病変の約40%が見逃されている」ことを見つけるのが困難であることを指摘しています。 したがって、Pancreasaverの背後にある研究チームは、膵臓癌診断におけるこの課題に対処するためにAIシステムを開発しました。 チームは現在、システムのアプリケーションを、膵炎や膵臓嚢胞性病変など、他の膵臓関連の状態に拡大するために取り組んでいます。また、診断システムのカバレッジと精度をさらに拡大するために、より多くのマルチモーダルイメージングと臨床データを組み込んでいます。 より大きな傾向 藤井と 南東北総合病院 日本では、膵臓癌を早期に診断するための同様のAI駆動型ソリューションも開発しました。彼らは2022年に診断ソフトウェアの作成を開始し、匿名化された膵臓CT画像で訓練された富士通のAIを活用しました。 一方、NTUHは大規模な言語モデル開発にも取り組んでいます。昨年末、2人の新しいスーパーコンピューターを取得しました。 より多くのデータ型を組み込みます LLMSに。病院は、運用を最適化し、患者サービスを強化するために、マルチモーダルLLMSを開発することを目指しています。

国立台湾大学病院は膵臓癌イメージングAIを完全に展開しています

国立台湾大学病院は最近、膵臓癌のための新しいAI駆動型診断イメージングサービスを開始しました。

2024年後半からNTUH医療イメージング局で自己支払いサービスとして提供され、世界で最初のものとして宣伝されたAIシステムを特徴としています。

それが何であるか

病院が国立台湾大学の応用数学科学研究所とともに開発した膵臓節は、深い学習アルゴリズムとマルチイメージのトレーニングデータセットを活用して、CTスキャンを自動的に分析し、膵臓を描き、疑わしい病変にフラグを立てます。このシステムは、NTUHのPACと直接統合されており、消化器科、手術、腫瘍学など、部門間でアクセスできます。

全国臨床検証試験では、AIシステムは、2センチメートル未満の初期膵臓腫瘍の検出において80%の感度と90%を超える全体的な診断精度を実証しました。

この技術は、台湾食品医薬品局から規制当局の承認を受けており、米国食品医薬品局からの画期的なデバイスの指定を受けています。

なぜそれが重要なのか

NTUHによると、膵臓癌は治療と診断が最も困難な癌の1つであり、近年の台湾では死亡症例が徐々に増加し、5年の生存率は約10%のままです。それは、初期段階の膵臓腫瘍、特に人間の目に気付かない2 cm未満の腫瘍が、「病変の約40%が見逃されている」ことを見つけるのが困難であることを指摘しています。

したがって、Pancreasaverの背後にある研究チームは、膵臓癌診断におけるこの課題に対処するためにAIシステムを開発しました。

チームは現在、システムのアプリケーションを、膵炎や膵臓嚢胞性病変など、他の膵臓関連の状態に拡大するために取り組んでいます。また、診断システムのカバレッジと精度をさらに拡大するために、より多くのマルチモーダルイメージングと臨床データを組み込んでいます。

より大きな傾向

藤井と 南東北総合病院 日本では、膵臓癌を早期に診断するための同様のAI駆動型ソリューションも開発しました。彼らは2022年に診断ソフトウェアの作成を開始し、匿名化された膵臓CT画像で訓練された富士通のAIを活用しました。

一方、NTUHは大規模な言語モデル開発にも取り組んでいます。昨年末、2人の新しいスーパーコンピューターを取得しました。 より多くのデータ型を組み込みます LLMSに。病院は、運用を最適化し、患者サービスを強化するために、マルチモーダルLLMSを開発することを目指しています。

執筆者について: nipponese

Nipponese News編集部は、国内外のニュースを日本語で分かりやすくお届けします。