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AI はヘルスケアにおける変革技術として急速に台頭しています。特に医用画像診断では、研究者はコンピューター ビジョンを使って正確な早期発見、医学的分類、高度な自動 3D セグメンテーションを行っています。これらのモデルは、臨床医や研究者が画像診断ワークフローを合理化し、隠れた洞察や知見を発見し、生産性を向上させ、マルチモーダルな患者情報を結びつけて病気をより深く理解するのに役立っています。
ワークフローの自動化から処理速度や画質の向上まで、AI が病気の検出や診断に役立つ方法は数多くあります。
マルチモーダル生成 AI は、CT、MRI、超音波スキャンなどの複数のソースやモダリティから高品質の医用画像を生成するために機械学習技術を使用します。各モダリティの利点を活用することで、このアプローチは医用画像の精度を向上させ、より正確な診断と治療計画を可能にします。
放射線医学では、機械学習アルゴリズムとコンピューター ビジョンが医用画像の解析に役立ち、放射線科医による病気の検出、診断、治療を支援します。また、医用画像の精度、スピード、効率を向上させ、患者の転帰を改善し、医療費を削減する可能性も秘めています。
ディープラーニングは、画像セグメンテーション、組織再構成、疾患分類などのタスクを支援し、病理診断の精度と効率を向上させます。AI 技術を使用することで、病理学者は大規模で複雑なデータセットをより迅速かつ正確に分析することができ、疾患の根底にある生物学に関するインサイトを明らかにすることができます。そして、これらのメリットは最終的には患者の回復につながります。
AI を活用した医用画像診断では、エンドツーエンドのワークフローをカバーするツールが重要です。オープンソースの PyTorch ベースのフレームワークである MONAI は、インテリジェントなデータのラベリングとアノテーション、学習と推論、臨床展開のための仕様、AI と医学研究コミュニティからのベストプラクティスをまとめた 1 つの医療 AI プラットフォームであり、AI の成果が臨床判断に効果的に役立つことを保証します。こうして、MONAI は医療システムが医療 AI の実装を容易にしたり、医療データの全体像を把握したり、現場の臨床医に統合された治療体験を提供できるよう支援しています。
特集
医用画像のための生成 AI は、人体構造の合成画像を無限に作成することができます。これらの大規模な合成データセットは、患者のプライバシーを守りながら、進化する患者データから学習できる一般化可能な AI モデルのトレーニングに使用されます。医療 AI の構築と展開のためのフレームワークである MONAI と、King’s College London、Mount Sinai、East River Imaging などのパートナーたちが、どのように生成 AI を使用して病気を研究し、AI による意思決定と予測をより正確で信頼できる安全なものにしているかをご覧ください。
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