生産モデル「M4CXR」、プロダクションAIベースの読者。
効率効率が予想されます
[서울=뉴시스]Song Jong -ho Reporter = M4CXR、Deep Onに基づく生産モデルは、診断アシスタントソフトウェアとして臨床応用の可能性を提示しました。
Medical AI Companyは、10日に、Pusan国立大学病院のYeon -Ju Chung教授による「M4CXR」のパフォーマンス評価に関する3つの研究が2025年に採用されたと発表しました。
ESTIは、欧州胸部イメージング協会が主催する国際ビデオスクール会議です。これは世界の影響力のある競争の1つであり、12から14までノルウェーのベルゲンで開催されます。
この研究では、ディープニードのM4CXRモデルを扱い、読み取り結果の評価を通じて診断支援ツールとして臨床使用の可能性を確認し、既存の診断支援AIモデルとの複数のビューアプローチを学習する方法を通じてAI診断パフォーマンスを比較します。グリーングリーンは、会議期間中にプレゼンテーションとポスターのプレゼンテーションを通じてリリースされます。
報告書を担当していたプーサン国立大学病院の教授であるチョンジヨンは、「M4CXRモデルは、診断精度のレベルを、結節、ランタンの色合い、除孔、廃棄種、武器の肺、および福音などの重要なビデオ調査結果に対応できることを示しました。」それは明らかにされました。
Deep Noid AI Research Instituteの上級研究者であるCho Hong -Geunは、「既存の胸部画像診断AIモデルは5〜10の主要な発見に限定されていますが、M4CXRは40種以上の測定値を自動的に生成できるという点で区別されます。」また、効率的に改善することに貢献することも期待されています。
一方、Deep Onidは、今年に基づいて胸部X線診断と読書モデルであるM4CXRを開発しており、食品医薬品の安全省で臨床試験を実施しています。
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