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肺結節、冠状動脈石灰化など4項目のスクリーニングを一度に完了！

本記事は生策中心新興企業支援サイトに掲載されたもので、編集部がインタビューに基づいて執筆したものです（口述：神瑞人工知能創設者／台北医学大学特任教授 陳震宇、執筆：蔣士棋）。 低線量コンピュータ断層撮影技術（LDCT）を用いた肺がんスクリーニングは、すでに世界標準となっています。しかし、LDCTは数百枚の画像データを生成するため、放射線科医や臨床医の判読に大きな負担がかかっています。陳震宇教授のチームが開発したDeepLung検出技術は、肺結節スクリーニングを迅速に完了できるだけでなく、同じデータを使用して冠状動脈石灰化スコア、肺気腫、骨密度の検出も行うことができ、高齢化社会でよく見られる疾患のリスクを一度に効率的に評価できます。これにより、医師の診断品質と効率が向上し、患者の精密医療に対するニーズも満たすことができます。 肺がんは世界で最も死亡率の高いがんであり、そのため衛生福利部は2022年に早期発見計画を開始し、「肺がん家族歴」と「重度の喫煙者」という2つの高リスクグループに対して、低線量コンピュータ断層撮影検査（LDCT）を無料で提供しています。つまり、従来の頸がん、乳がん、口腔がん、大腸がんの4つのスクリーニング項目に加えて、肺がんが5番目のスクリーニング項目として追加されたのです。 低線量コンピュータ断層画像は、全線量画像と比較して情報量は少ないものの、患者の放射線被ばく量は5分の1に過ぎず、大量の疾患スクリーニングに適しています。台北医学大学の陳震宇教授のチームは、LDCT画像を使用してDeepLung検出技術を開発しました。これにより、肺結節を見つけるだけでなく、従来は全線量画像でしか分析できなかった心臓冠状動脈石灰化の予測も行うことができ、ワンクリックで自動総合レポートを完成させることができます。これにより、医療従事者の作業量と誤診率が大幅に減少し、高リスク患者に早期診断の機会を提供します。 チームはLDCT画像データを使用して、4つの検出モジュールを構築しました DeepLungは、経験豊富な放射線診断科医が開発を主導し、「スクリーニング」を目的とし、実際の臨床プロセスにおけるすべての詳細を考慮に入れています。陳震宇氏は、チームの目標は心肺同時スクリーニングを実現し、患者がLDCT肺がんスクリーニングを1回受けるだけで、冠状動脈石灰化、肺気腫、骨粗鬆症などの重要な亜健康問題の検査を「付加価値」として受けられるようにすることだと述べています。 チームは3D深層学習アルゴリズムを使用して複数のモデルを構築し、モデルがさまざまな画像精度を分析できるようにしました。複数の疾患スクリーニングを実現するために、陳震宇氏は、まず臨床医が臨床作業経験とユーザーインターフェース設計を提供し、医療画像AIエンジニアがモデルのトレーニングと開発を主導すると述べています。データは、大量の現実世界の臨床画像データから取得されます。これらの臨床データを通じて、陳震宇氏は、AIモデルを効果的にトレーニングし、感度と精度を大幅に向上させることができると述べています。 現在、DeepLungはLungRads（肺がん）、CAC（冠状動脈石灰化程度）、BMD（骨密度値）、COPD（肺気腫）の4つの主要な検出モジュールを構築しています。そのうち、肺結節検出モデルは、結節部位の直径が3mmを超える場合の検出性能が、平均1… Read More

2023亜湾新興企業大南方展

神瑞人工知能のAIマルチモーダル画像健康プラットフォームDeepLung-CACプラットフォームは、今回の亜湾新興企業大南方展で、独自の革新的な技術で幅広い注目を集め、大いに輝きました。 マルチモーダル人工知能技術と低線量肺部CTスキャン画像を組み合わせることで、DeepLung-CACは肺結節の検出と位置特定、および冠状動脈石灰化の程度の評価が可能です。肺がんと心臓病という二つの大きな健康上の脅威に対し、DeepLung-CACは早期発見のソリューションを提供し、早期治療介入の重要な窓口を開きました。さらに、国民健康署の基準に準拠した報告書を自動生成できるため、医療プロセスの効率が大幅に向上し、スクリーニングがより効率的になりました。 神瑞人工知能の技術は、国家新創賞InnoAward、未来科技賞Futexなど、数々の栄誉に輝き、Johnson & JohnsonとMicrosoftからも認められました。最近では、Google Awardも受賞し、これらの成果は健康医療分野における当社のリーダーシップを際立たせています。私たちは、骨粗鬆症と脳失智予測プラットフォームの開発にも力を入れており、健康予防の革新をさらに推進しています。… Read More

LDCT検査1回で心臓と肺を同時スクリーニング！

健康医療網／呉儀文、潘昱僑記者による記事 衛生福利部国民健康署の資料によると、肺がんによる死亡率は長期にわたり台湾の癌による死因の第1位を占めています。現在、国民健康署は条件付きで一部の国民に肺がんスクリーニングの補助金を提供しており、低線量肺部コンピュータ断層撮影（LDCT）を利用して早期に肺がん病変を発見しています。 しかし、各病院でのスクリーニング対象者の急増に伴い、低線量肺部コンピュータ断層撮影（LDCT）検査数も急増し、医師や放射線技師に大きな負担がかかっています。そこで、台北医学大学傘下の新興人工知能チームは、関連技術を利用して「人工知能プラットフォーム」を開発し、患者がLDCTを1回スキャンするだけで2種類の疾患のスクリーニング結果を分析できるようにしました。これにより、医師の判読や報告書作成時間を大幅に短縮できます。 AI補助分析画像　肺がんと冠状動脈石灰化の結果を同時に取得 今年の「アジアバイオテクノロジー展」では、台北医学大学の新興人工知能チームがブースで「人工知能マルチモーダル画像健康プラットフォーム」を展示しました。これは、各専門医がより効率的な診断と治療を提供できるよう支援することを目的とした、包括的なAI放射線医学画像スクリーニング補助システムです。 最高経営責任者の張曜吉氏は、患者が低線量肺部コンピュータ断層撮影（LDCT）を1回受けた後、このシステムでアルゴリズム処理を行うことで、肺がんのスクリーニングだけでなく、冠状動脈石灰化の予測結果も同時に得ることができ、精度は9割に達すると述べました。これにより、費用対効果の評価をより適切に行うことができ、患者も健康を得ることができます。… Read More

神瑞人工知能がBio Asiaアジアバイオテクノロジー展に登場。

アジアバイオテクノロジー展が7月27日に南港展示ホールで開幕し、神瑞人工知能も会場でその豊かな成果であるDeepLung-CACを展示しました。 DeepLung-CACは最先端のAI技術を利用し、低線量胸部CTスキャンを分析することで、肺結節の位置と病変を検出するだけでなく、冠状動脈石灰化の兆候も予測できます。しかも、分析結果はわずか2分で得られ、早期発見と予防にこれまでにない可能性を提供します。 神瑞人工知能の最高経営責任者である張曜吉は、展示会でDeepLung-CAC技術の重要性を強調し、多くの心血管疾患は早期に明らかな兆候を示すため、DeepLung-CACは患者の放射線量を増やすことなく、これらの潜在的な健康問題を早期に発見し、適切な予防措置を講じることができると述べました。 DeepLung-CACの展示は、学会、医療専門家、投資家から幅広い注目を集め、その技術の革新性と実用的な価値が神瑞人工知能の登場に輝きを添えました。 公共テレビ関連インタビューリンク（1:05から）: https://www.youtube.com/watch?v=F5q9WnxwOsY&t=1s… Read More

CTスキャン1回で4つの疾患を予測

原文：TVBS掲載　許稚佳 台北医学大学は台湾医療技術展で人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォームを展示。（写真／病院提供） 台湾医療技術展が本日（1日）から4日間、台北南港展示場1館で開催され、台北医学大学付属病院はロボット医療大軍を投入しました。台湾初の米国FDA審査を通過した低侵襲手術ロボットシステム、台湾初の高中低階リハビリロボットを備えたロボットリハビリセンターなどが含まれます。また、人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォームも展示され、一枚のCT画像から4つの疾患を予測でき、点滴量を全自動で調整および監視できるスマート輸液ポンプシステムも展示されました。 台北医学大学は今年、台湾初の高中低階リハビリロボットを備えた多様性ロボットリハビリセンターを設立しました。（写真／病院提供） 台北医学大学付属病院院長の邱仲峯は、過去3年間の新型コロナウイルス感染症の流行が生活様式を変え、「非接触、自動化」を謳うさまざまな感染症対策施設が登場し、その中でもAI人工知能、ロボットの概念が医療産業で大きく成長したと述べました。近年、病院はスマート病院を強力に推進し、台湾製の最先端ロボット手術ナビゲーションシステムを導入し、台湾初の高中低階リハビリロボットを備えたロボットリハビリセンターを設立し、同時に高度なスマート輸液ポンプなどを稼働させ、医療ソフトパワーを示しています。 さらに、提携しているDeep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォームが正式に稼働し、AIビッグデータ医療は理論だけでなく、医療現場の現在進行形であることを示しています。台北医学大学副学長兼研究プロジェクト責任者の陳震宇は、「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」は、包括的なAI放射線医学画像による早期胸部疾患スクリーニング支援システムであり、単一の3D低線量胸部CTスキャン（LDCT）画像から心臓、肺、骨の演算を行い、肺がん、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症の4つの疾患の早期スクリーニングサービスを提供し、世界初のサービスであると述べました。 陳震宇は、台湾の高齢化が加速していることに対応し、政府が将来的に低線量CTスキャンなどのスクリーニングに対する補助を段階的に条件付きで開放すると予測しており、その際には放射線技師や診断科医師に多大な業務負担がかかることになると指摘しました。また、患者が異なる部位のCTスキャンを繰り返し受けることで、過剰な放射線被ばくのリスクがあると述べました。人工知能の支援により、CTスキャン画像の判定時間を15分から2分に短縮できます。また、患者は一度の低線量胸部CTスキャンを受けるだけで済み、放射線被ばく量を削減できます。… Read More

たった1回のCT撮影で、北医附属医院が4つの疾患のスクリーニング結果を即時表示

元の広告は聯合報に掲載陳雨鑫 台北医科大学附属医院は「Deep-Lung人工知能多モダリティ画像精密健康プラットフォーム」を導入。患者は1回の低線量胸部CTスキャン（LDCT）を受けるだけで、肺がん、肺気腫、冠動脈石灰化、骨粗しょう症の4つの疾患の早期スクリーニングを受けることが可能。記者 陳雨鑫 / 撮影 台北医学大学は今年の医療技術展で「スマート医療・革新と持続可能性」をテーマに、一校六院の特色を融合させ、注目すべきプロジェクトを展示しました。台北医学大学付属病院はAI人工知能を開発の主軸とし、「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」を展示しました。患者はCTスキャンを一度受けるだけで、4つの疾患の早期スクリーニング結果を分析でき、患者の放射線照射量を大幅に削減できます。 台北医学大学副学長の陳震宇は、低線量CTスキャン（LDCT）は主に肺がんの検出を目的としており、台湾は高齢化社会であるため、将来的にLDCTを受ける患者が増加すると予想されると述べました。検査回数を減らし、放射線照射を削減するために、人工知能とAIモジュールの支援を受け、「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」を構築しました。LDCTを一度照射するだけで、演算を通じて心臓、肺、骨などの演算を行い、肺がんのスクリーニングだけでなく、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症などの疾患も予測でき、精度は9割に達します。… Read More

世界初「一枚のCTスキャンで4つの疾患を予測」台北医学大学一校六院が特色ある医療を披露

原文：中時新聞網掲載　王家瑜 「Deep-Lung 人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」が正式に稼働し、患者は一度の低線量胸部CTスキャンを受けるだけで、人工知能演算とAIモデルの支援により、肺がん、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症の4つの疾患を予測できます。（台北医学大学付属病院提供）   台北医学大学副学長の陳震宇研究チームが開発した「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」は、一枚の低線量コンピュータ断層撮影で4つの疾患を予測でき、その精度は9割に達し、世界初のサービスです。（台北医学大学提供）   「スマート輸液投与システム」は、コンピューターバインディングにより、患者、実施看護師、注射部位を確認し、輸液速度を正確に制御します。さらに、医師の指示、医薬品、患者、薬局データベース情報を同期的に比較し、輸液の安全性を大幅に向上させます。（台北医学大学付属病院提供） 2022年台湾医療技術展示会が本日（1日）から4日間、台北南港展示場1館で開催され、台北医学大学および医療システムは今年、一校六院の特色を統合し、合計29の注目すべきプロジェクトを展示しました。その中でも特に注目されるのは、台北医学大学付属病院が出展した「Deep-Lung人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム」で、一枚のCT画像から肺がん、肺気腫、冠状動脈石灰化、骨粗鬆症の4つの疾患を予測できます。… Read More

早期スクリーニングを！ 7割の肺がん初診はすでに末期 AI技術で迅速かつ正確に病状を把握

原文：健康医療網に掲載 肺がんは「新国民病」とも言えるでしょう。最新の衛生福利部国民健康署の癌統計報告によると、肺がんの初回診断で末期と診断される割合は約7割に達し、2年平均生存率は約15％です。早期スクリーニングのみが予後を改善する機会となります。中華民国放射線医学会理事であり、台北医学大学副学長の陳震宇教授は、現代の科学技術はますます進歩しており、台北医学大学付属病院は「肺がん臨床人工知能意思決定支援システム」を開発しました。診断、治療、予後の決定において、AI技術を導入することで、患者の状態をより迅速かつ完全に評価し、診断の正確性を効果的に高め、精密な治療を提供し、生存率を向上させます。 7割の患者が初回診断で「末期」と診断され、早期スクリーニングの重要性が浮き彫りに 医学界の意見は一致しており、肺がんは十大癌の中で発生率が3位であり、5年死亡率が最も高いのも肺がんです。肺がんは早期には症状がなく、台湾では約7割の患者が初回診断時にすでに「末期」です。陳震宇副学長は、末期とは手術ができないことを意味し、早期のみが手術可能であると説明しました。なぜなら、末期に手術をしても生存期間は長くならないため、放射線療法、化学療法、免疫療法、標的療法などの補助療法が必要になるからです。もし薬物療法が効果的でない場合、患者は臨床試験を選択し、新薬を試す必要があります。 陳震宇副学長研究チームの集合写真。左から張資昊情報部長、許明暉データ部長、陳志榮教授、陳震宇副学長、黎阮国慶講師、蕭世欣主任 従来の胸部X線、CTスキャンには、依然として死角と課題が存在… Read More

DeepRad.AIの4つの主要疾患モジュール、一度に骨粗鬆症、肺がん、COPD、心臓冠状動脈石灰化のリスクを予測

原掲載：新創幫 台北医科大学人工知能医療研究センターは、陳震宇副学長が率い、人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム「Deep-Lung」を開発しました。一度の胸部低線量CT画像取得だけで、独自のAIモデルを通じて、骨粗鬆症、肺がん、慢性閉塞性肺疾患、心臓冠状動脈石灰化のリスクを同時に予測でき、精度は9割を超え、国際標準に準拠した推奨レポートを自動的に生成できます。これは世界初の試みです。プラットフォーム統合を担当する医師の陳彦廷氏は、病院での検証において、このプラットフォームが臨床医が注釈を付けられなかったり見落としたりした肺結節を何度も検出したと述べています。 台北医科大学の人工知能医療チームは、新たにDeepRad.AIというスタートアップ企業を設立し、開発済みの世界初の単一の低線量肺CTスキャンから心臓、肺、骨の4つの疾患を同時に早期スクリーニングできるソフトウェアプラットフォーム「Deep-Lung」人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォームの積極的な普及を目指します！Deep-Lungは現在、4つの主要モジュールをリリースしています。 肺結節モジュール（LungRads） 肺結節自動検出判定システムであり、結節検出モデル、結節分割モデル、結節良悪性分類、LungRads自動レポートモデルなどで構成されています。複数の結節の位置検出（感度94%）、結節サイズの正確な測定（精度Dice係数81.39%）、肺結節良悪性分類（精度約98%）をそれぞれ提供できます。最後に、モジュールは上記の結果を統合し、肺結節の質感、形状、サイズ、位置、および国際肺結節分類および処理基準に準拠したLungRads完全テキストレポートを自動的に生成します。これは国内初の試みです。このモジュールのトレーニングデータは、科学技術部の巨大画像計画から得られた、台北医科大学附属病院、双和病院、万芳病院から収集された約6,000例の肺結節画像データベースです。また、専門医が各肺結節を厳密に注釈し、注釈内容には107の画像図譜学的特徴、47の語意注釈、および対応する病理報告が含まれています。 ※図は「Deep-Lung」AIプラットフォームのインターフェース。（写真提供：台北医科大学）… Read More

6時間が10分に！北医大 Deep Lung、一度のCTで多病リスクを予測

元々はXinchuangbangに掲載されました 台北医科大学人工知能医療研究センターは、陳震宇副学長が率い、人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム「Deep-Lung」を開発しました。一度の胸部低線量CT画像取得だけで、独自のAIモデルを通じて、骨粗鬆症、肺がん、慢性閉塞性肺疾患、心臓冠状動脈石灰化のリスクを同時に予測でき、精度は9割を超え、国際標準に準拠した推奨レポートを自動的に生成できます。これは世界初の試みです。プラットフォーム統合を担当する医師の陳彦廷氏は、病院での検証において、このプラットフォームが臨床医が注釈を付けられなかったり見落としたりした肺結節を何度も検出したと述べています。 台湾の高齢化は加速しており、国家発展委員会は、2025年には台湾の65歳以上の高齢者人口が20%を超え、超高齢社会に突入すると予測しています。衛生福利部の統計によると、がんは65歳以上の人口の主要な死因であり、その中でも肺がんが最も多く、心臓病、慢性閉塞性肺疾患、転倒事故も上位にランクインしています。このような状況を踏まえ、台北医科大学の陳震宇教授は、学校レベルの人工知能医療研究センターチームを率い、人工知能マルチモーダル画像精密健康プラットフォーム「Deep-Lung」を開発しました。中高年の国民の医療画像に対して、All-in-Oneの検査を提供し、肺、心臓、骨関連疾患のリスクを迅速かつ正確に評価します。 ※図はDeepRad.AIチームCEOの陳震宇教授。（写真提供：台北医科大学） 台北医科大学の「Deep-Lung」エンジンは、LungRadsモジュール、CACモジュール、BMDモジュール、COPDモジュールの4つの主要モジュールで構成されており、中高年者の肺がんスクリーニング、肺気腫現象、冠状動脈石灰化、脊椎骨骨折のリスクまたは程度を一度に効果的に評価できます。さらに、放射線科医の診断補助や報告書・治療戦略の作成を支援することも可能です。陳震宇氏はインタビューで、このプラットフォームが人工知能技術を組み合わせることで、放射線技師が肉眼で行うCTスキャンの効率と精度を大幅に改善し、これが将来の個別化精密医療の発展傾向であると述べました。 従来、肺、心臓、骨の4つの検査と診断には合計約6時間かかり、患者は大量の放射線にさらされていました。一方、Deep-LungのAll-in-Oneエンジンを使用すると、一度の胸部LDCT（低線量CTスキャン）画像取得とAIモデルによる画像分析だけで、約10分程度で肺、心臓、骨の問題を同時に検出し、臨床的な治療推奨を自動的に行うことができます。これにより、医療機関の人員需要を軽減し、患者の放射線被ばく量を大幅に削減できます。… Read More

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