ダ・ヴィンチの特許満了を契機に訪れる「手術支援ロボットの夜明け」
手術支援ロボット分野は、これまでインテュイティブサージカルが牽引してきた。同社製品「ダ・ヴィンチ」（da Vinci）は2001年から英国で稼働しており、現在では全世界を対象に4500台以上が供給されている。手術対象は拡大されているが、前立腺、膀胱、産婦人科手術が主な用途となる。 そのダ・ヴィンチの中心的な技術の特許満了に伴い、競合他社の巻き返しが期待されている。すでに英国では、手術支援ロボット・Versiusが登場。各病院への本格的な供給準備を開始している。また医療機器メーカー・Medtronic、Verb Surgicalなども関連ロボット製品の発売を控えており競争が激化する見通しだ。 それらのうちまず、CMRサージカルが開発するVersiusは、すでに英国の70以上の病院で使用されておりダ・ヴィンチのライバルを自称している。同社は Versius がより小型であり、従来のロボットより
大腸の病変をAIが高精度に自動検知 昭和大、名古屋大がディープラーニングの手法を活用
大腸の内視鏡検査の際に人工知能(AI)が平たんなポリープや小さながんを自動検知するシステムを開発した、と昭和大学と名古屋大学の共同研究グループがこのほど発表した。ディープラーニング(深層学習)を活用して医師が見逃しやすい病変を高精度に判別する。国の製造販売承認を得るために2019年度に臨床試験を開始するという。 画像 ディープラーニングの「3次元畳み込みニューラルネットワーク」手法を活用した自動検知システムが内視鏡検査画面の隅を赤くして大腸にポリープがあることを示している(提供・昭和大学と名古屋大学の共同研究グループ) 共同研究グループは昭和大学横浜市北部病院消化器センターの工藤進英センター長、三澤将史講師と名古屋大学大学院情報学研究科の森健策教授らで構成。同グループは、73件の内視鏡検査の合計1000分近くに及ぶ動画を一つ一つの画像フレームに分けて約1800万(フレーム)を対象に十分に診
京セラなど、皮膚腫瘍の良悪性を高精度で判定するAI診断補助システムを開発
京セラは、筑波大学が所蔵している臨床写真を用いて、90%以上という非常に高い診断精度を有する皮膚腫瘍AI診断補助システムを開発したことを発表した。 この成果は、筑波大医学医療系の藤本学教授、藤澤康弘准教授と、京セラコミュニケーションシステムとの共同研究グループによるもので、英国皮膚科学会誌「British Journal of Dermatology」に6月14日付けで掲載された。 AI診断補助システムと皮膚科専門医の皮膚腫瘍の良悪性識別率の比較(出所:京セラニュースリリース) 悪性黒色腫(メラノーマ)とよばれる皮膚がんは、見た目が「ほくろ」と類似しているため、これまで画像診断技術によるほくろとメラノーマの鑑別に関する研究が行われてきたが、一般的な臨床写真だけではその判断は難しい。そのため、特殊な10倍の拡大鏡(ダーモスコープ)で撮影された画像によるAI診断補助システムの開発が進められてお
AIがベテラン医師よりも高精度に脳スキャン画像から脳腫瘍を診断することに成功
by Institut Douglas 近年のAI技術の発達には目を見張るものがあり、「人間はAIに仕事を奪われてしまうのではないか？」という危機感を持つ人も少なくありません。そんな中、「中国で行われた病気の画像診断コンテストで、AIがベテランの医師たちよりも高い精度で正しく病気を診断した」ということが話題になっています。 China Focus: AI beats human doctors in neuroimaging recognition contest - Xinhua | English.news.cn http://www.xinhuanet.com/english/2018-06/30/c_137292451.htm 2018年6月30日、北京で「脳腫瘍と脳内の血腫拡大を患者の画像から予測する」というコンテストが行われました。その結果、北京天壇病院の神経障害AI研究センタ
AI、皮膚科医より正確に皮膚がん発見 研究 – grape [グレイプ]
患者を診察する皮膚科医（2001年5月17日撮影、資料写真）。(c)AFP PHOTO / MYCHELE DANIAU 【AFP＝時事】人工知能（AI）と皮膚科医が正確かつ迅速に皮膚がんを発見する対決を行ったところ、AIに軍配が上がったとする研究論文が29日、英医学誌「Annals of Oncology（腫瘍学年報）」に掲載された。 ドイツ、米国、フランスの研究チームはディープラーニング（深層学習）の一種である畳み込みニューラルネットワークというAIを使ったシステムに10万枚以上の画像を示し、皮膚の病変が良性か悪性か識別できるよう学習させ、17か国の皮膚科医58人と競い合う形でメラノーマ（悪性黒色腫）か良性のほくろかを識別する画像テストを実施した。 結果、画像から正確に皮膚がんと診断できた割合は皮膚科医が平均で86.6％だったのに対し、AIのシステムは95％に達し、研究チームによると「
![AI、皮膚科医より正確に皮膚がん発見 研究 – grape [グレイプ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/54c3dbf7bf304c22163af2186acf0162c9145dda/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fgrapee.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2Fafpbb_3176420_5.jpg)
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
