画像基盤モデルにより専門医に匹敵する膀胱内視鏡診断支援AIを開発

画像基盤モデルにより専門医に匹敵する膀胱内視鏡診断支援AIを開発。
従来よりも少ない画像でも高い診断精度を実現し、医療現場での活用が期待されます。

記事の概要

国立研究開発法人産業技術総合研究所は、画像基盤モデルを使用して少量の内視鏡画像の学習から高精度な膀胱内視鏡診断支援AIを開発した。
従来よりも少ない数の学習画像でも専門医に匹敵する診断精度を実現し、教師データの収集が難しい医療分野への応用が可能になった。
また、開発したAIは、画像認識AIの事前学習に使われるデータセットの診断精度を上回る結果を示し、今後は他の医療領域への適用を進める予定である。

記事のポイント

1. AIの開発： 画像基盤モデルを使用して少量の内視鏡画像の学習から高精度に診断する膀胱内視鏡診断支援AIを開発しました。
2. 高い診断精度： 8名の専門医の平均を超える診断精度（感度94.3％、特異度99.4％）を実現できました。
3. 教師データの収集が難しい疾病への適用： 教師データの収集が難しい医療分野への適用を進めていく予定です。

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