【医療AI】電子鼻で肺移植の拒絶反応判断・IoMTデバイスセキュリティなどなど

ごきげんさまです。喜業家つぼです。

喜業家つぼの医療AIニュース何卒よろしくお願いいたします。

電子耳に関しては、聴診器のDX化で一般化してきましたが、電子舌・電子鼻はまだまだだと思っていたのですが、電子鼻で診断支援が出来る状況まで進化してきたのですね!

どうやって教師データを作成したのか気になりますが、電子鼻がここまで進化してきたとなると世の中がいろいろと変化しそうでワクワクします。

少なくとも空港での麻薬犬が、ロボットに置き換わりそうですよね。


1)すぐ使えるプライマリケア医向けAI

2)COVID19の人工呼吸器ニーズ予測AI

3)IoMTデバイスセキュリティ

4)肺移植の拒絶反応を嗅ぎ分ける電子鼻


1)すぐ使えるプライマリケア医向けAI

https://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/all/report/Weekly/202109/571805.html

医療における人工知能(AI)は、プライマリ・ケア医こそ有効に活用できる。医用画像や問診内容を解析し、病変の検出と診断をサポートするAIは、非専門領域を含めて重篤な疾患を見逃さず、早期治療や重症化予防につなげる上で、プライマリ・ケア医の良き「相棒」となり得るためだ。


2)COVID19の人工呼吸器ニーズ予測AI

https://aitimes.media/2021/09/10/8944/

ワクチン接種率の高まりに従って、米国ではCOVID-19による入院率低下と人工呼吸器の必要性減少が観察されていたが、デルタ株は再び一部地域で人工呼吸器の深刻な不足を引き起こしている。各医療機関において人工呼吸器の数には限りがある一方、COVID-19患者のうち、どの患者に人工呼吸器が必要になるかを早期に判断するための一貫した信頼できる方法はなかった。

米ケースウェスタンリザーブ大学の研究チームは、COVID-19患者が人工呼吸器による呼吸補助を必要とするかどうかを予測するAIツールを開発した。2020年にCOVID-19と診断された約900名の胸部CTスキャンデータからAIモデルはトレーニングされており、患者が人工呼吸器を必要とするかどうかを84%の精度で予測できるとする。研究成果は、IEEE Journal of Biomedical and Health Informaticsから公開されている。


3)IoMTデバイスセキュリティ

https://www.gifu-np.co.jp/prwire/20210910-104851.html

ヘルスケアの「Best in KLAS」IoTセキュリティープロバイダー(リンク )Medigate(リンク )は9日、エンドポイントおよびワークロード保護クラウドサービスの大手プロバイダーCrowdStrikeと提携し、医療提供機関(HDO)に業界で初めて、接続された全資産を対象とした脅威活動の統合ビューとインシデント対応機能を提供すると発表した。


4)肺移植の拒絶反応を嗅ぎ分ける電子鼻

https://aitimes.media/2021/09/10/8935/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=twitter

肺移植患者では、約50%が移植5年以内に慢性的な拒絶反応や機能不全(CLAD: chronic lung allograft dysfunction)に至り、主要な死亡原因ともなる。また、免疫抑制剤の有効な調整、再移植の実施判断等には早期の機能不全予測と診断が重要となる。しかし現状でCLADの診断には、肺機能の低下を経時的に確認するため数ヶ月の観察期間を要することもあり、そのタイムラグはひとつの課題となっている。

欧州呼吸器学会(ERS)の国際会議において、オランダ・エラスムス大学医療センターのグループから「電子鼻(eNose)により肺移植患者のCLADを検出する研究」が発表されている(抄録番号OA2914)。同研究は91名の肺移植患者を対象として行われた。eNoseの基本原理は、呼気に1%ほど含まれる揮発性有機化合物(VOC)を検出するセンサーに基づき、VOCのパターンに対して機械学習アルゴリズムが肺疾患を特定するというもの。検証の結果、肺移植後の安定した患者とCLAD患者を87%の精度で識別することができた。





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