高等科学研究評議会(CSIC)とバレンシア大学の合同センターであるCorpuscular Physicsの研究所の科学者、および他の7つの国際センターの研究者と共同でPolitècnicadeValència大学が共同研究を行っています。 乳がんの診断 誤検知の量を減らすと、信頼性は約90%になります。これは、このタイプのシステムではこれまでのところ最も高い値です。

放射線科医は現在、画像内の潜在的に疑わしい領域を検出する支援方法を使用していますが、新しいデバイスは疑わしい領域の減少と根拠のないアラームを可能にし、患者の年齢に関係なく癌の存在に関する情報を提供します。それはに基づいているので、患者 のテクニック 人工知能 予測アルゴリズムやニューラルネットワークなど。

この新しいツールは、乳房腫瘍の早期診断に非常に役立つ可能性があり、これは患者にとってより良い予後をもたらします。

誤警報を最小限に抑えることは、女性のより侵襲的な検査を防ぎ、また医療費も削減します。 University ofPolitècnicadeValènciaの研究者であるAlberto Albiolが述べているように、この新しいツールは、 乳房腫瘍の早期診断なぜなら、この新生物の早期発見の年ごとに、罹患者の5年までの平均余命は20%増加するからである。

乳がんの検出を改善するためのグローバルプロジェクト

乳がんの診断に役立つ新しいシステムはDigital Mammography DREAM Challengesプロジェクトのおかげで開発されました。その主な目的はこれらの腫瘍を用いてこれらの腫瘍を検出する能力を改善することです。 の結果を解釈するための人工知能 マンモグラフィ。この方法を作成するための研究では、米国の医療センターからの患者のデータが分析された。

この意欲的なプロジェクトに参加した科学者たちは現在、新しい技術を臨床診療に移す方法を研究しています、しかしAlbiolによって説明されるように、考えられるであろう可能性の1つはそれを簡単なケースをふるい分けて放射線技師の疲労を減らすために使うことです。 。さらに科学者は、臨床診断が明白でない場合には、陽性診断が悪性腫瘍の疑いの高い領域を増幅する可能性があるが、それでも肉眼では検出できないと疑う臨床的徴候があると付け加えている。将来の生検の場所

「AI(人工知能)ホスピタルによる高度診療・治療システム」中村 祐輔PDへのインタビュー SIP(戦略的イノベーション創造プログラム)第2期 (10月 2019).