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2019年01月07日
大腸CTアカデミア 医療分野のAIの状況は把握していこう！
PubMedから、今日のつぶやき − 398 −
Aoki T, et al. Automatic detection of erosions and ulcerations in wireless capsule endoscopy images based on a deep convolutional neural network. Gastrointest Endosc 2018 inpress.
昨晩、テレビで中国の農村部の病院でAIが導入されているニュースを見ました。
都市部の病院に比べて、医師の不足、低いレベルの医療を
改善する目的だとその院長先生は話していました。
中国では無人クリニック「One Minute Clinic」なるものも登場しています。
なるほど・・・
国が主導してAI開発に乗り出している中国ならではですね。
図（ラインコミュニティ限定で配信しますね）
北京の人民軍病院の外来ホールで
ロボットの案内を操作する女性患者。
考えていたよりも急速に動いている気がします。
日本でも他国でのことなどといえないようになって来るでしょうし、
その流れを把握して動いていかなければ大変なことになるのかもしれません。
それでは、論文
「畳み込みニューラルネットワークを用いた
小腸カプセル内視鏡検査のびらん・潰瘍の自動検出」
のご紹介です。
本文を見ていきましょう。
【背景】
深層学習によるAIは内視鏡分野を含めて医療分野での応用について
その実用性について最近報告されている。
積み上げられたデータから独自のアルゴリズムをもとに
深層学習は医療画像の解析を可能とする。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像の深層学習の分野で
注目されている技術である。
CNNは画像から特徴を抽出することが可能である。
CNNは小腸病変の検出に大きな可能性を秘めているが、
その報告はまだない。
そこで本研究では、小腸カプセル内視鏡検査における深層学習を用いたAIによる
びらんや潰瘍製病変の自動検出の確立を目的としたCNNに基づくプログラムを開発した。
（感想）
わくわくする研究論文です。
大きな可能性を秘めており、遅れずについていきたいですね。
それでは、また。
原文
https://www.giejournal.org/article/S0016-5107(18)33200-0/fulltext
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
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