手術後感染を予測するモデルを構築した。予測精度AUC85%を達成した他、手術後感染と関係する、年齢やBMI、手術時間などの因子も可視化できた。手術後感染を予測するモデルを構築したと発表した。両者は今回、消化器外科の手術を受けた患者について、手術後の感染患者の予測や手術後感染と関係する因子の検証を試みた。消化器外科手術で入退院した、約2000人の患者の電子カルテデータを匿名化して、同技術を適用した。その結果、手術後の感染患者を精度AUC85%で予測できた。手術後感染と関係する、年齢やBMI、使用している薬、手術時間などの因子も可視化できた。両者は、今回構築した予測モデルを用いて、電子カルテのデータから手術後感染患者を早期に予測し、手術後の感染症予防を支援していく。慶應義塾大学は、AIを応用して、1枚の心電図から、その患者にカテーテル治療が必要かどうかを80%以上の精度で瞬時に判定する技術を開発した。救急外来における心筋梗塞などの治療の早期化、効率化に貢献する。大阪大学は、AI(人工知能)による画像判別技術を活用し、がん細胞の種類を判別することに成功した。人の目では判別困難な微細な差異を検出し、顕微鏡画像に写された細胞の種類を特定可能になった。(ITEM2018)」。今回は、医療分野におけるAI(人工知能)技術に関する同イベントでの展示内容を中心に主要各社の取り組み状況を紹介する。Clara」(Clara)について説明した。vGPU」の活用によるマルチユーザーアクセスが可能である。AIが眼底写真による眼の病気診断を支援、眼科医の負担軽減オウケイウェイヴと診エテック、慶應義塾大学は、眼科疾患の診断を支援するAIスクリーニングプログラムの開発を進めている。同プログラムを、眼科医師の業務負担軽減や、眼科のない自治体での診断に活用する。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。