3つの要点胸部レントゲンの異常を99%の感度で識別するAI 正常な胸部 X 線の割合が高い外来や健診などで特にうまく機能する AIツールは、放射線科医よりも胸部X線写真の異常に対する感度が高かった（それぞれ99.1％対72.3％、P < .001） この記事に含まれる画像は、論文や紹介スライド、またはそれらを参考に作成されたものです。 はじめにAIによる胸部X線写真の診断レポートの臨床的な影響について評価している。 市販のAIツールを使用して、胸部X線写真のレポート
3つの要点トリプルネガティブ乳癌に対する免疫チェックポイント阻害薬の効果を検討するランダム化比較試験で収集された癌組織について、43種類のタンパク質の空間発現情報を同時にマッピングした。 免疫チェックポイント阻害薬感受性乳癌と耐性乳癌では細胞の種類や空間配置に違いが見られた。 治療前の乳癌の細胞組成と空間的組織の両方が免疫療法の効果を予測。 この記事に含まれる画像は、論文や紹介スライド、またはそれらを参考に作成されたものです。 本研究を理解する上での背景知識病理医は診
3つの要点大規模なデータセット ベトナムの2病院から収集した5,000件の検査（20,000枚の画像）からなる大規模なデジタルマンモグラフィーデータセット 高品質なアノテーションと多様な病変情報 経験豊富な放射線科医による二重読影による高品質なアノテーション。乳房レベルのBI-RADS評価、乳腺密度、詳細な病変情報などの多様な情報を含む データセットの構造と優位性 トレーニングセットとテストセットに分割済みで、研究目的での無料利用が可能。他のオープンデータセットと比較して
3つの要点診断対話に最適化された会話型医療AIであるAMIEを開発した。 従来の自然言語で使われるような評価指標では、医学的妥当性等の評価において適切ではないため、新たな評価指標を設計した。 AMIEは診断対話において総合診療医よりも総合的に高い性能を発揮した。 この記事に含まれる画像は、論文や紹介スライド、またはそれらを参考に作成されたものです。 医療におけるLLMの有効性について医療の現場では日々多忙な医師たちが、時間と労力を最適化するための新たなアプローチを模索
3つの要点乳がん画像診断におけるAIの現状と可能性 マンモグラフィ、超音波、MRI、PETなど各種モダリティにおけるAI応用の最新状況と、診断効率・精度向上の可能性について解説。 AIによる画像診断の課題と限界 AI技術は進歩しているが、現在はまだ研究段階であり、臨床応用には課題がある。データの標準化や説明可能なAIの開発など、今後取り組むべき重要な課題を明らかにしている。 乳がん画像診断AIの将来展望 マルチモーダル学習など、より高度なAI技術の開発によって、複数の情報
3つの要点放射線科にAIを臨床導入するための第一歩はデータ AIの臨床導入を成功させるための第一歩は、適切なデータの収集と加工である。AIモデルは、公開データセットだけでなく、臨床現場で撮影された患者データでも検証する必要がある。 AIを医療現場に導入するための段階的な手順 まずは、放射線科業務において解決すべき問題を特定する。次に、その問題解決に向けて医師や管理者など関係者全員の協力と合意を得る。最後に、AIを試験導入して結果を見つつ、システムを調整していく。 AIが医
