【医療AI】皮膚科医を超えるメラノーマ識別AI・AI薬剤管理・乳がんスクリーニングAIなどなど

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乳がんスクリーニングAIの医師との比較評価研究そして、皮膚科医との比較研究などいろいろとAIと医師の比較をする研究が出てきましたね

トータルスクリーニングでは、未だに医師に旗があがりますが、特定疾患になるとAIに旗があがる状況ではまだあるみたいですね。教師データの作りこみとかも大変だからかな。

ただ、このようね研究をみていて思うのが、時間軸やコスト軸が加えないと医療現場においては適正な評価が出来ない気がするのですが、医学分野から医療分野に移行してくるのには、医学の評価がないと難しいので、出来ないのだろうか?と考えさせられました。


1)乳がんスクリーニングはAIに置き換えることが可能か?

2)認知症会話診断AIのFRONTEO 管理医療機器販売業届け出!

3)胸部X線AIの実力は?

4)皮膚科医を超える メラノーマ識別AI

5)カケハシMusubi AI在庫管理スタート

6)DXとは何か? わかっている人が少ない


1)乳がんスクリーニングはAIに置き換えることが可能か?

https://aitimes.media/2021/09/08/8908/

乳がん検診における乳房X線検査(マンモグラフィ)では、AIによるスクリーニングへの期待が高まっている。では、検診において「人間の読影をAIに置き換えるのに足る十分なエビデンス」があるか。英国政府の検診検討委員会(UK National Screening Committee)がウォーリック大学に委託したレビューの結果がこのほど、学術誌 BMJから発表された。

同研究の結論から言うと、乳がん検診におけるAIは「現時点で、臨床現場への導入に必要な質は全く担保されていない」というものだ。レビューには、2010年以降に発表された12件の研究、計131,822人のスクリーニング検査が含まれる。その中で評価された36件のAIシステムのうち、34件は放射線科読影医1人よりも精度が低く、36件全てが読影医2名によるダブルチェックよりも精度が低かった。小規模な研究で有望とされた結果でも、大規模な検証では再現されていないという結論が示されている。


2)認知症会話診断AIのFRONTEO 管理医療機器販売業届け出!

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000405.000006776.html

株式会社FRONTEO(本社:東京都港区、代表取締役社長:守本 正宏、以下 FRONTEO)は、9月7日、東京都に管理医療機器販売業の届出を行い、受理されました(届出番号:3港み生機器第120号)。

■FRONTEOについて URL: https://www.fronteo.com/

FRONTEOは、自然言語処理に特化した自社開発AIエンジン「KIBIT」と「Concept Encoder」を用いて膨大な量のテキストデータの中から意味のある重要な情報を抽出し、企業のビジネスを支援する、データ解析企業です。2003年8月の創業以来、企業の国際訴訟を支援する「eディスカバリ(電子証拠開示)」や、「デジタルフォレンジック調査」というリーガルテック事業をメインに、日本、米国、韓国、台湾とグローバルに事業を展開してきました。リーガルテック事業で培ったAI技術をもとに、2014年よりライフサイエンス分野、ビジネスインテリジェンス分野、経済安全保障へと事業のフィールドを拡大し、AIを用いて「テキストデータを知見に変える」ことで、創薬支援、認知症診断支援、金融・人事・営業支援など、様々な企業の課題解決に貢献しています。2007年6月26日東証マザーズ上場。2021年1月13日第一種医療機器製造販売業許可(許可番号:13B1X10350)を取得。資本金2,973,975千円(2021年3月31日現在)。


3)胸部X線AIの実力は?

https://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/mem/pub/report/t285/202109/571683.html

胸部X線写真から、肺癌の候補となる結節影を人工知能(AI)が検出するソフトウエア「EIRL Chest Nodule」が発売されて約1年。読影難度の高い病変も拾い上げられるなど、肺癌の見落とし防止への効果に期待が寄せられる一方、臨床現場で活用する上での課題も見えてきた。


4)皮膚科医を超える メラノーマ識別AI

https://aitimes.media/2021/09/08/8925/

皮膚科領域の最重要疾患のひとつである悪性黒色腫(メラノーマ)は、メラニン色素を作るメラノサイトが癌化して発生する皮膚がんで、その高い死亡率が問題となる。早期発見と切除が治療成功の鍵となる一方、良性の色素性母斑(ほくろ)との区別は容易ではない。

ベトナム・ハノイ工科大学の研究チームは、1.7万枚を超えるメラノーマおよび母斑の画像群をトレーニングデータセットとし、ダーモスコピー画像からメラノーマを識別する強力な深層学習モデルを構築した。研究成果はこのほど、Scientific Reports誌から公開されている。チームの研究論文では、適切なCNNアーキテクチャと最適化されたアルゴリズムによって、不均衡データ (Imbalanced data) における高精度メラノーマ識別手法を提案している。構築されたモデルは、ドイツ国内12の大学病院に勤務する157名の皮膚科医と比較されており、提唱モデルはAUC 0.944、感度85.0%、特異度95.0%を達成し、研究参加した皮膚科医全員の診断精度を上回っていた。


5)カケハシMusubi AI在庫管理スタート

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000037.000033983.html

株式会社カケハシ(本社:東京都中央区、代表取締役社長:中尾 豊、代表取締役CEO: 中川 貴史、以下、当社)は、薬局の業務効率化と医薬品の欠品・在庫リスクの軽減支援を目的に、本日より「Musubi AI在庫管理」(以下、AI在庫管理。特許出願中:出願番号 特許PK36-0005、PK36-0009、PK36-0010)の提供を開始しました。

会社名 株式会社カケハシ

設 立 2016年3月30日

所在地 東京都中央区築地4丁目1-17 銀座大野ビル9F

U R L  https://kakehashi.life/corporate.html


6)DXとは何か? わかっている人が少ない

https://www.zaikei.co.jp/article/20210908/637787.html

SaaSプロバイダーのドリーム・アーツが、「『DX』本来の意味が世の中に正しく理解されているのか疑問が残る」という問題意識から、7月下旬に大企業の経営層・役職者1000名を対象に「DXとデジタル化の取り組みに関するインターネット調査」を実施し、8月24日にその結果レポートを公表している。これによれば、「DXに取り組んでいる企業」は「全社的に取組中」が34%、「部分的に取組中」が25%、合計59%がDX・デジタル化に取り組んでいるようだ。また、「業務のデジタル化に取り組んでいる企業」は「全社的、部分的」を合わせて64%となっている。





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