― 活用例一覧 ―

「病院(診察・治療)」分野のAI活用事例

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医療

AIが救急出動の予測し救急車を最適配置、搬送までの時間を短縮へ 愛知>名古屋市消防庁

名古屋市消防局は、救急車の出動が増えそうな場所をAIによって予測する実証実験を開始する。過去9年間に市内で救急搬送された人の年齢や性別、病状や場所・天気などの190万件ものデータをもとに、出動が増えそうな場所を予測する

2018/11/27 別サイトで詳しく読む
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医療

細胞や組織の画像から胃がん判定 日本病理学会

日本病理学会は、患者から採取した細胞や組織の画像から胃がんを判定する診断支援システムの試験運用を開始する。AIに3000枚の画像を学習させ、98%の精度で判定が可能になった

2018/11/25 別サイトで詳しく読む
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医療

薬剤師の薬に関する質問にAIが回答 岡山大学病院木村情報技術

岡山大学病院薬剤部は、木村情報技術と共同でAI搭載型医薬品情報提供支援ツール「aiPharma」している。病棟の薬剤師が薬に関する質問を自然な話し言葉で入力すると、最適な回答を提供する。AI自身が確信度を判断し、正確に質問を認識できない場合は不用意な回答をしないようになっている。また、関連性の高い回答なども表示する

2018/11/25 別サイトで詳しく読む
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医療

インフルエンザの型をAIで高精度識別 大阪大学

大阪大学産業科学研究所は微細な穴を持つセンサーとAIを使い、インフルエンザウイルスの型を高精度に識別することに成功した。年内にも臨床研究を開始し早期実用化を目指す。今後は検出精度向上を図ることで、症状が出ていない人でも判別可能なレベルに高めたい考え

2018/11/25 別サイトで詳しく読む
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医療

3分問診で患者の鑑別を事前把握→自動カルテ生成 Ubie

ヘルステックスタートアップ企業の「Ubie」は、3分問診で患者の鑑別を事前に把握し、ボタン1つで自動カルテを生成するAI問診「Ubie」や、自宅からスマホで簡単に病気予測できるAndroid向けアプリ「Dr.Ubie」を提供している

2018/11/16 別サイトで詳しく読む
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医療

2種類の肺がんを97%の精度で判別 アルファベット(Google)ニューヨーク大学

『Nature Medicine』に9月17日付で発表された新たな研究によると、ニューヨーク大学のシリゴスの研究チームがGoogleの既存ディープラーニングアルゴリズムを斎宮連したところ、主要な2種類の肺がんを97%の精度で判別できるようになり、人間の専門家ができない識別が可能であることを示唆した

2018/11/08 別サイトで詳しく読む
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医療

小腸粘膜傷害の画像診断 東京大学医学部附属病院

東大病院などは、医師の負担が大きかった粘膜傷害をAIで診断するシステムを開発した。正解率は9割以上、1万枚以上の小腸の画像を4分弱で診断

2018/10/31 別サイトで詳しく読む
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医療

脳動脈瘤の検出補助→検出率5~10%上昇 大阪市立大学

放射線科医が脳動脈瘤の自動検出アルゴリズム補助を受け、検出率が5~10%上昇

2018/10/26 別サイトで詳しく読む
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医療

糖尿病性網膜症の自動診断 IDx Technologiesトプコン

トプコンの子会社、IDx社が開発した世界初の糖尿病性網膜症AI自動診断システムに関する独占契約を締結。システムの普及で受診のしやすさや早期発見、早期治療、失明予防を目指す

2018/10/25 別サイトで詳しく読む
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医療

医療現場でAIが画像診断→生存率予測 九州大学国立がん研究センター

画像診断の結果をAIが学び、患者の生存率を予測する技術開発が進む。九州大学は乳がん患者の生存率の分類に成功。国立がん研究センターは腎細胞がんの生存率に関係性が強い遺伝子を特定。一人一人に個別の最適医療へ

2018/10/24 別サイトで詳しく読む
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医療

乳がん検出 アルファベット(Google)

Google AI、転移性乳がんの検出精度で99%達成。医師より高精度

2018/10/23 別サイトで詳しく読む
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