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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

肺がん診断治療にAIが協力 台北医科大学チームが世界初「インテリジェント意思決定支援システム」を開発

原掲載：自由時報自由健康網 【記者：楊綿傑／台北報道】世界初！新たな国民病である肺がんに立ち向かうため、治療は一刻を争います。台北医科大学チームは、臨床ビッグデータをAIと統合し、診断から治療薬まで6つのモデルを構築し、画像、臨床データなど全方位の内容を網羅し、2年の歳月をかけて「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」を開発しました。医師と患者に診断、投薬、予後評価を提供し、現在臨床試験に投入されています。 国健署の資料によると、肺がんは台湾で発生率が上位3位に入り、死亡率は1位で、5年生存率は約26％であり、発見時には末期であることが多いです。肺がん治療の意思決定には、診断時の正確な画像内容、治療と投薬で考慮される発がん遺伝子変異など、多くの複雑な要因を考慮する必要があります。ビッグデータとAIを使用することで、早期の意思決定を支援し、医療効率を高めることができます。 台北医科大学副学長の陳震宇氏が率いる研究チームは、学際的な専門家を集め、科学技術部の支援の下、AIビッグデータを付加価値化し、革新的な人工知能肺がんモジュールを使用して、臨床CTスキャンとデジタル病理画像判定を支援し、臨床データと遺伝子データを組み合わせ、世界に先駆けて革新的なプラットフォーム「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」を開発しました。 陳震宇氏は、チームが開発した「全自動低線量CT肺がん遺伝子変異予測モデル」は、300枚以上のCT画像から自動的に腫瘍を検出し、正確に切断・演算し、腫瘤の種類と可能性のある遺伝子変異を判断し、肺結節の処理に関する推奨事項を自動的に報告できると述べました。 さらに、雲象科技と協力して、「全自動デジタル肺腺がん病理遺伝子変異予測薬剤選択モデル」を開発し、迅速に自動的にラベル付けし、上皮成長因子受容体（EGFR）の最も一般的な遺伝子変異状態を予測し、病理学と数千人の臨床データを組み合わせることで、早期の精密投薬を支援します。 チームはまた、「病理報告自然言語処理（NLP）自動判定薬剤選択推奨システム」と「肺腺がん全遺伝子投薬推奨モデル」を開発しました。人工知能自然言語処理技術を使用して、患者の病理報告を入力するだけで、生存率の高い健康保険と自己負担の推奨薬剤を自動的に取得できます。また、治療効果と生存期間を関連付け、患者に類似し予後が最良の薬剤選択治療の推奨事項をスクリーニングします。これは、数百件の病理報告を読んだ数十人の専門家が共同で行う意思決定に似ています。… Read More

AI医療に新たなブレークスルー 台湾初の個別化肺がんインテリジェント意思決定支援システム

原掲載：CTIMES 台北医科大学の陳震宇特任教授の研究チームは、「肺がんビッグデータ精密医療人工知能システム計画」を実施し、「早期予防、正確な診断、精密な投薬」を目標に、台湾初の医病意思決定共有型「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」（Clinical Decision Support System-Shared Decision Making, CDSS-SDM）の構築に成功し、最新のFUTEX未来科技賞と国家新創賞を受賞しました。 肺がんは台湾におけるがんの最大の死因であり、早期診断と精密治療のみが肺がんに打ち勝つことができます。肺がん治療の意思決定には多方面の考慮が必要であり、臨床的には肺がんの早期診断には精密な画像診断が必要であり、治療と薬剤の選択には発がん遺伝子の変異など複数の要因を考慮する必要があります。肺がんは画像診断の最初の日から、患者は時間との戦いを強いられ、重要な最初の10日間には、経験豊富な医師と治療方針を共同で議論する必要がある検査結果が少なくとも4回あります。ビッグデータと人工知能を使用することで、早期の意思決定を支援し、医療効率を高め、肺がんの精密臨床治療のビジョンを達成することができます。 「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」は、台北医科大学と科学技術部が協力し、学際的なバイオメディカル専門家を集め、AIビッグデータを付加価値化し、革新的な人工知能肺がんモジュールを使用して、臨床CTスキャンとデジタル病理画像判定を支援し、臨床データと遺伝子データを組み合わせることで、革新的なプラットフォームの開発に成功し、肺がんの早期診断、個別化された精密治療の医病共有意思決定モデルを可能にしました。 チームが開発した「全自動低線量CT肺がん遺伝子変異予測モデル」は、300枚以上のCT画像から自動的に腫瘍を検出し、正確に切断・演算し、腫瘤の種類と可能性のある遺伝子変異を判断し、肺結節の処理に関する推奨事項を自動的に報告します。… Read More

北医大 Deep-Lung スクリーニング補助システムが優れた成果を上げ、FDA、TFDA 認証取得を目指す

元広告はiThomeに掲載 台湾の人口が急速に増加していることを受け、低線量CTスキャンによるスクリーニングを実施することで、疾病予防の効果が期待できます。台北医科大学が開発した深肺スクリーニング補助システムは、肺、心臓、骨などの疾患スクリーニングサービスを提供し、貨物業務の負担を大幅に軽減します。将来的に台湾食品薬物管理局、米国食品医薬品局の認証を取得すれば、病院での実用化が期待されます。 国家発展委員会の研究報告によると、台湾はすでに高齢化社会に突入しており、2025年には超高齢化社会になる見込みです。高齢者人口の急速な増加と疾病予防に対応するため、政府は段階的に低線量CTスキャンによるスクリーニングの支援を条件付きで開放する予定です。将来的に病院は、健康診断センターやその他の部門に、より多くの人材を投入する必要があり、放射線技師や診断科医師の予約が大きな業務負担となるでしょう。そのため、台北医科大学の巨大データセンターチームは、低線量CTスキャンによるスクリーニング補助システム「深肺」を開発しました。これは主に胸部CT画像に焦点を当て、肺、心臓、骨の疾患スクリーニングサービスを提供します。 台北医科大学医療・バイオテクノロジー法学研究所の李崇僖教授は、肺結節CT画像診断補助システムの開発プロセスにおいて、台北医科大学の経験豊富な医師による6,000例の肺CT画像を利用し、健保署の異種データを活用してモデルの最適化を行い、深層学習と放射線図譜演算を組み合わせたと述べました。現在、20秒以内に肺結節病変の位置をスクリーニングし、肺結節の良悪性判断、幅の判断、自動地形国際標準臨床排除レポートを補助することができ、精度は95％以上であり、医師はさらに5分間の再確認をするだけで完了します。双和病院画像医学部の陳彦廷医師は、脳小血管病変の検出において、2000件の脳CT画像を利用してAIアルゴリズムを開発し、脳白質領域と小血管病変病巣を自動的に分割することができ、精度はそれぞれ90％と98％であると述べました。今後、計算方法を改良し、病巣の体積を計算したり、他の指標を追加したりすることで、脳血管小病変の定量的および定性的分析能力をより正確にする予定です。心臓画像による石灰化病変と冠状動脈のモニタリングについては、台北医科大学チームはすでに冠状動脈を自動検出する補助診断システムと、血管検出による冠状動脈石灰化の補助診断システムを構築しており、演算の精度はそれぞれ91.3％と87.2％です。 医療画像注釈標準プロセスの確立によるAIモジュールの精度向上 衛生福利部が発表した65歳以上の死因トップ10によると、肺がんが最も多く、5年生存率はわずか26％で、毎年約1万人の患者が新たに発生し、70％の患者が診断時に末期です。早期肺がんの検出を徹底できれば、死亡率を20％削減できます。慢性閉塞性肺疾患や転倒事故も高齢者の死因となっています。このような背景から、台北医科大学は長年にわたり医療画像AIモデルの開発に積極的に取り組んできましたが、最終的には予算不足で断念せざるを得ませんでした。陳彦廷医師は、研究が不十分な場合、まず困難なのは、大量の医療画像に注釈を付ける専門医を十分に確保することであり、これはその後のAIモジュールトレーニングに影響を与えると指摘しました。次に、高性能トレーニングホストの補助がないため、手元のパソコンでAIモジュールトレーニングを行うしかなく、時間が非常に長く、効率が悪いと述べました。科学技術部の補助を受けてからは、より多くの専門医に注釈を依頼できるだけでなく、高性能AIコンピューターでトレーニングを行うことができ、AIモジュール全体の時間を大幅に短縮できます。また、医療画像の注釈方法を確保するため、台北医科大学の研究チームは、注釈前に注釈方法について話し合い、異なるメンバーが医療ラベルチームの二次審査を行う包括的な再審査システムを確立しました。ラベルが規範メカニズムに適合していないことが判明した場合、チームはそのラベルのすべての医療ラベルに対して再審査を行い、AIモジュールトレーニングを非常に正確にします。 自動識別解除メカニズムの確立による患者プライバシーの保護… Read More

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