画像から腕の骨折を識別するAIアルゴリズム

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シンガポール国立大学の研究チームは、橈骨と尺骨(前腕の主要な骨)の骨折を高精度に識別するAIアルゴリズムを開発した。研究成果はオンラインジャーナル・Radiology: Artificial Intelligenceにて公表されている。

AI in Healthcareの報道によると、研究チームは、7536の前腕画像データを利用し、90%をアルゴリズムのトレーニングに、10%をアルゴリズムの妥当性評価に用いたとのこと。チームのYee Liang Thian医師は「人間による読影ミスは、経験不足・疲れ・時間不足・画像の乱れなど多数の要因から誘導されてしまう」とし、アルゴリズムによる一貫して安定した解析は、救命科や放射線科の医師にとって大きな助けとなることを指摘する。

救命センターに搬送された外傷患者などでは、スクリーニングとして多くの画像検査を受けるが、経験豊富な医師であっても微小な骨折線などを漏れなく抽出するのは容易ではない。研究チームは、救命科にて別に撮影された524の前腕画像においてもアルゴリズムの検証を行い、91%以上の正確性で骨折の検出に成功したとしている。

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TOKYO analytica
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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。