「医用画像AI解析」は、2018年が大きなカギに

医療現場には放射線画像や内視鏡画像、超音波画像や皮膚疾患画像、眼底検査画像、病理画像など、大量の画像データが存在しますが、詳細な画像があればそれだけ正確な診断ができるようになり、患者側のメリットも多くなります。

しかしながら"読影（どくえい）"を専門に行う"読影医"が慢性的に不足していることが画像診断を十分に活用する上での課題となっています。

この課題を解決する具体策として注目されているのが、ディープ・ラーニング（深層学習）による画像診断支援です。 

実際の医用画像を使って学習を進めるには、学習プロセスの中で、定型的な処理時間と開発のための専門知識が必要です。しかしながら、画像・映像向けディープ・ラーニング開発基盤IBM PowerAI Visionなら、GUIによる操作で、ディープ・ラーンングに詳しくない方でも、簡単に学習を開始できます。

期待できる効果

• 検査時間を大幅に削減
• 医師の画像比較作業の負担を軽減　
• 見落としリスクを削減

ディープ・ラーニング技術を活用した、がん細胞検出のデモです。まず大量の細胞画像を読み込ませ、モデル作成、学習のプロセスをGUI上で実行。その後検査画像を読み込ませると、がんが疑われる該当箇所と確率が算出されます。

*当動画は医療的見地からの監修の元作成されたものではありません。