ELLの足跡

人は最後は一人だと言う・・・でも、今は妻が傍にいる・・・

脳卒中の原因の脳動脈瘤の発見率9割以上! AI医療用ソフト!

2017-04-24 | 日々のパソコン
脳卒中を大きく分けると・・・

脳の血管が詰まる「脳梗塞」と脳の血管が破れて出血する「脳出血」や「くも膜下出血」だと思います。

妻の義理の姉はくも膜下出血でしたが、処置が早く後遺症もなく回復しました・・・

でも、娘の旦那のお父さんは脳幹出血で半身まひが残り、車いすの生活となってしまいました。


脳卒中は日本国内では、がん、心臓病に次いで死因の第3位だと聞きます・・・

その脳卒中の原因である血管のコブをいち早く見つけて処理することが大切なんですよね。

それを発見するのに人工知能(AI)を利用して発見率が9割以上という技術が開発されたようですよ。

年内にも医療用ソフトとして国に申請する予定だといいます。ヽ(^o^)丿

全国どこの医療機関においても同じ質の高い診断ができると聞けば、一日も早く認可される事を祈ります。


今朝は、この記事を転載してみようと思います。

~以下、4月24日読売新聞朝刊より抜粋~

脳卒中原因 AI発見率9割

 東京大初のベンチャー企業「エルピクセル」(東京都)が、脳卒中の原因となる脳の血管のコブ(脳動脈瘤)を、磁気共鳴画像装置(MRI)などの画像から見つける人工知能(AI)を開発した。先端技術の「ディープ・ラーニング(深層学習)」で発見率を9割超に高めたという。
血管コブ 深層学習で画像解析
東大発ベンチャー開発
AIを使った脳動脈瘤の画像診断の流れ

 同社は年内にも、病気の診断に深層学習を活用した国内初の医療用ソフトとして国に申請し、事業化を目指す。

 画像診断支援AIは、数秒間でコブの可能性が高い部分を判定し、コンピューター画面に赤く表示。
深層学習 脳の神経回路をモデルにしたAI技術画像や音声、文章の認識精度を飛躍的に向上させ、スマートフォンの音声検索や、車の自動運転、囲碁のAIなど幅広く活用されている。現在のAIブームのけん引役となった。
機械が自動的に画像などの特徴をつかむ深層学習の手法を応用し、放射線科専門医の診断の特徴を学ばせた。国内約10施設の医療機関の協力を得て試験運用し、発見精度は90%以上と実用レベルに達しているという。

 日本脳ドック学会などによると、脳動脈瘤は30歳以上の3%強に見られ、年間約1万2000人が破裂による出血で死亡。後遺症が残る患者も多く、破裂の危険性が高くなる直径5~7㍉以上のコブを脳ドックなどで見つけて治療する必要がある。

 通常は、放射線科医がMRIなどの画像から、脳動脈瘤と血管表面にもとからある凹凸などと区別して診断する。だが、人手がかかり、診断件数には限界があった。島原佑基社長(30)は「このAIで、どこでも質の高い診断が受けられるようにしたい」と話す。
青木茂樹・日本医学放射線学会副理事長(順天堂大教授)の話
「日本では、放射線診断の専門医の人手不足が先進国の中で最も深刻で、現場の助けになる素晴らしい技術だ。ただ、医学的に問題とならない脳動脈瘤もある。最終的な診断は医師に委ねるべきだ」
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