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2025-12-08 15:00:00
新しい AI モデルは、放射線科医が脳卒中や動脈瘤から多発性硬化症や腫瘍に至るまで、脳 MRI 上の異常を検出できるように支援します。キングス カレッジ ロンドンの研究者によって開発されたこの技術は、スタッフ不足と年々増加する MRI 要求により放射線科内の作業負荷が増大していることに対する有望な解決策を提供します。
MRI 評価の未処理の増加により、世界中で診断と治療が遅れています。脳卒中、MS、脳腫瘍などの症状には、脳の異常を迅速に検出することが不可欠です。新しい AI モデルはスキャンを優先順位付けして報告時間を短縮し、患者がより迅速に適切な治療を受けられるようにします。研究は最近のものです 出版された 放射線学AIで。
モデルの操作
それ AIシステム MRI 画像の正常と異常を区別することを初めて学びました。次に、とりわけ脳卒中、MS病変、腫瘍などの新しいスキャンでテストされました。モデルが正確に認識したすべての異常は、経験豊富な神経放射線科医の専門知識に匹敵します。
重要な革新は、モデルが手動のラベル付けなしでトレーニングされることです。その代わりに、60,000 件を超える既存の MRI スキャンを、関連する放射線医学レポートと同時に分析しました。画像と言語の両方を解釈することで、AI は放射線科医が異常をどのように説明し認識するかを学習します。
診断とトレーニングによるサポート
このシステムは、スキャンまたはテキスト検索 (「神経膠腫」) に基づいて同様の症例を検索することもできます。これは、診断、セカンドオピニオン、または教育目的に役立ちます。
主任研究者のトーマス・ブース博士によると、将来的にはこの技術により、スキャン中に異常を特定したり、レポート内の潜在的なエラーを強調表示したり、関連する過去の事例を検索したりできるようになるという。これにより、診断プロセスが高速化され、意思決定の質が向上します。 「スキャンと、放射線科医がそれを説明するために使用する言語を使ってシステムをトレーニングすることで、異常がどのようなものかを理解するようにシステムに教えることができます」と研究者は述べた。
AI モデルが実際の放射線科医のワークフローをどのように改善するかを調査するため、2026 年に英国で大規模な多施設共同試験が開始されます。ブース: 「早期の異常検出が所要時間と患者の転帰に直接的な影響を与えることを期待しています。」
脳研究におけるAIの付加価値
脳研究や神経疾患の診断の分野におけるAIの利用と付加価値について、多くの研究が行われています。去年 提示された フィリップスの新しい AI 駆動レポート ソフトウェアは、同社が icometrix と共同で開発したものです。このソリューションは、アルツハイマー病や多発性硬化症 (MS) などの神経疾患の診断と治療のモニタリングを改善します。
今年の初めにそれについて書きました 他の 2 つの新しい AI モデルLi Wang博士の研究室で開発されたもので、脳MRIの画質を向上させることができます。これらの新しい AI モデルの最初のものは、「スカルストライピング」プロセスを改善します。これにより、脳以外の組織をより正確に除去でき、寿命にわたる脳容積の変化を予測できるようになります。 Brain MRI Enhancement Foundation (BME-X) と呼ばれる 2 番目の AI モデルは、全体的な画質を向上させるために構築されました。
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