NVIDIAお使いのブラウザーは対応していません。お使いのウェブブラウザーはこのウェブサイトでは対応していません。いくつかの機能が正常に動作しない可能性がございます。アップグレートいただくか下記のブラウザーのどれかをインストールください。2019百戦錬磨の医師といえども、消化器系のスクリーニングの一種である内視鏡検査で、ごく小さなポリープまでひとつ残らず見つけ出すことはできません。定期検診を受けていてもなおリスクは大きく、がんの早期徴候を見逃せば、診断と治療が遅れ、患者が回復する可能性を低下させることにもなりかねません。システムの開発を行っています。このシステムは、内視鏡から送られてくる映像をリアルタイムで分析し、病変を見つけ、がん性の病変やそうなるリスクのある病変を特定できるように医師を支援します。スクリーニングを労力のかかる作業に役立てられるかもしれません。胃がんと大腸がんです。年の経験から、私はこの分野の専門医が直面している課題を自分の目で見てきました。圧倒的な労力を要する内視鏡検査画像のチェック作業を手助けし、病変検出の全体的な精度を高めてくれるでしょう。内視鏡によるスクリーニングで見落とされているとのことです。感度を達成しています。ツールを内視鏡検査専門医が利用するようになれば、見つけにくい病変を見分ける能力が上がり、病院ごとの検出精度の差が縮まることが期待されます。カメラから送られてくる映像を大きな画面でチェックし、出血やがんなどの異状がないか確認します。医師は内視鏡の映像をライブで見ながらポリープがないか調べる一方で、後から静止画像もチェックします。支援を受けることで、二次的なスクリーニングにかかる時間を節約できる可能性があるとのことです。搭載デバイス上で動作します。このデバイスが、内視鏡検査中に内視鏡から送られてくるライブ映像を受け取ると同時に、その映像を処理して医師を支援します。モデルのトレーニングを行っています。ワークステーションを利用しています。ディープラーニングに基づく物体検出・分類アルゴリズムは、多田氏の病院からだけでなく、がん研究会有明病院や東大病院といった研究パートナーからも得た何万枚もの注釈付き内視鏡画像を使って開発されています。