活用した画像認識による皮膚疾患診断サポートシステムの実用化を目指し共同研究を開始(2017/7/26、筑波大学)本研究では、皮膚病の臨床画像をディープラーニングで学習し、メラノーマ(悪性黒色腫)などの皮膚がんをはじめとする複数の皮膚腫瘍を判別する「高精度な画像認識モデル」を開発します。次の段階として皮膚がん以外の皮膚病に適用範囲を拡大し、臨床画像から皮膚病全般の診断をサポートするシステムを開発します。京セラコミュニケーションシステム(KCCS)と筑波大学はAI(人工知能)を活用した画像認識による医師向けの業界標準となる皮膚疾患診断サポートシステムの実用化を目指し共同研究を開始しました。おける適応性の評価を行ないます。皮膚科専門医の診断支援だけでなく、専門医のいない遠隔地での診断サポートシステムの構築にも役立つことが期待されます。CEOのマーク・ザッカーバーグが注目しているそうです。イスラエルのエメラルド・メディカル・アプリケーションが提供している「DermaCompare(ダーマコンペア)」は皮膚がん診断用として使用されているAIを搭載したアプリです。ユーザーが画像をアップすると、過去画像やデータベース画像(黒色腫の画像データ約5,000万件)と比較し、提携している医師に診断を仰ぐというものです。SCANによれば、皮膚のシミの写真を撮り、特殊なアルゴリズムを使って、人間の皮膚にあるフラクタル状の形を探すことで、皮膚がんの可能性を判断するアプリもあるそうです。使ったAIによる皮膚がん診断は、21人の皮膚科医の診断とほぼ同等の診断をすることができたそうです。Review)■まとめデジカメ技術と機械学習で皮膚がん診断支援システム開発|カシオによれば、カシオは、2016年4月からは、信州大学と共同で、深層学習(ディープラーニング)アルゴリズムをベースに、多数の症例画像を読み込み、機械学習を行うことで高い精度を実現する皮膚疾患のコンピュータ診断支援システムの技術開発を開始しているというニュースを以前お伝えしましたが、皮膚がん診断支援とディープラーニングの組み合わせが現在のトレンドのように感じます。緑内障のリスク要因を4つの類型に自動で分類する手法を開発|東北大・トプコンによれば、緑内障の治療のケースにおいても、視神経の変形を肉眼で判定し、分類作業を行なう上で、医師の経験や主観的な要素が大きいため、分類が難しいことが問題となっていましたが、分類作業が自動化したことにより、経験の浅い医師でもできるようになり、また、標準化することによって、適切な治療を選択できるようになることが期待されています。病気の診断を助けるツールや医師のスキルの向上を助けるツールが開発されることは大変良いことですよね。良い10の食事・食べ物・食品・サプリ妊娠中に摂取したい葉酸の多い食べ物・食品・サプリ肝臓に良い食べ物・飲み物|肝臓に悪い食べ物(肝臓病の人が避けたほうが良い食品)鉄分|鉄分の多い食品・鉄分不足からくる症状40代・50代へのおすすめオイル!オメガ3(αリノレン酸)を摂りたい方に!島根県産えごま種実を低温圧搾生搾りしたえごま油です。健康ギフトにえごまそば【長崎の新名物!?】長崎島原手延えごまそばグループサイトハクライドウ(舶来堂)コーポレートサイトFoodisco親にできないことを子供に習わせてもダメ妊娠初期兆候とPMSと更年期と眼精疲労で髪が抜ける・・・2「HAKUR」は、40代・50代のための健康美容ブログで、ダイエット(筋トレ)・スキンケア・恋愛・お金・介護・ライフスタイルに関する情報をまとめています。