RadNetとHologicのパートナーシップ – 乳がん検出へのAI利用

米カリフォルニア州ロサンゼルスに本拠を置くRadNetは、米国における医療画像サービスの大手プロバイダーだが、このほどHologicとのパートナーシップを公表し、乳がん検出ツールへのAI活用を推進する構えを明らかにした。

RadNetによる先週のニュースリリースによると、両社は所有データを共有するとともに、RadNetにおける既存のマンモグラフィシステム群をアップグレードし、Hologicの3Dイメージングテクノロジーを組み込むという。また、このパートナーシップは、RadNetがこのほど買収したDeepHealthの機械学習技術によってサポートされるとのこと。Hologicの3Dマンモグラフィシステムは強固な科学的エビデンスに支えられた先進技術で、従来の2Dシステムに比べて要精検率を大幅に引き下げることで、不要な組織生検を回避できる可能性が示唆されている。

HologicのPete Valenti氏は「RadNetとの革新的コラボレーションにより、患者・臨床医の双方にメリットを与えられる。良質なデータへのアクセスはAIアルゴリズムのトレーニングと改良において欠かせないが、この提携が新しいツールの開発に結びつく貴重な機会となるだろう」と話す。

前の記事「霊長類の個」を識別するAIアルゴリズム
次の記事呼吸窮迫症候群の発生を事前予測する機械学習アルゴリズム
TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
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, PhD
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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

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。