独FotoFinder Systems 皮膚病変の悪性度を識別するAIシステムを開発

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ドイツの医療機器メーカーFotoFinder Systemsは、皮膚病変の悪性度を識別することで、医師の診断を補助するAIシステム・Moleanalyzer proを開発した。同システムは、病変の大きさや性状を捉えることで、高精度での皮膚がん判定を可能としている。

Healthcare IT Newsの報道によると、皮膚病変画像とその診断結果からなる大規模データベースを用いて、畳み込みニューラルネットワークに学習させることでこのシステムを実現したという。同社のKathrin Niemela氏は「皮膚がんの発見は早ければ早いほど、患者の生命予後は良くなる」とした上で、実臨床におけるシステムの有効性に自信を示す。

皮膚がんの中でもメラノーマの悪性度は非常に高く、治療介入を行わない場合の生命予後は著しく悪い。一方で、メラノーマの視診による判定は非常に難しく、皮膚病変の診断経験が乏しい医師にとっては見逃しが大きな問題ともなる。Business Wireは、同システムをスマートフォン上でも利用が可能であることを報じており、日常臨床での急速な普及も期待されている。

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TOKYO analytica
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The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。