東大病院とグルーヴノーツ、AIで医療画像と診療情報を統合 ー 高精度な疾患画像判別モデルを開発 ー
東京大学医学部附属病院とグルーヴノーツは、「人工知能を用いた医療画像と診療情報の統合による高精度な疾患画像判別モデルの開発」についての論文を学術誌「Journal of Gastroenterology and Hepatology」にて発表しました。
画像と数値など異なる種類のデータを同時に学習することが可能なマルチモーダル深層学習の技術を用いて、超音波画像に診療情報を統合する新しい肝腫瘤の疾患画像判別モデルを開発しました。
本研究において、画像情報のみのモデルでの正診率は70%弱でしたが、このマルチモーダル深層学習を用いることで、正診率を95%以上にまで向上させることができました。画像と診療情報の統合によって精度を向上させるという試みは、超音波における肝腫瘤の判別だけでなく、さまざまな医療分野への応用が可能です。
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https://www.magellanic-clouds.com/blocks/2022/01/07/u-tokyo-2/

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