| アイテムタイプ |
Article |
| ID |
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| プレビュー |
| 画像 |
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| キャプション |
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| 本文 |
KAKEN_20K08993seika.pdf
| Type |
:application/pdf |
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| Last updated |
:Dec 11, 2024 |
| Downloads |
: 40 |
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| 本文公開日 |
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| タイトル |
| タイトル |
人工知能による乳房超音波診断支援システムの精度向上と実用化の検討
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| カナ |
ジンコウ チノウ ニ ヨル ニュウボウ チョウオンパ シンダン シエン システム ノ セイド コウジョウ ト ジツヨウカ ノ ケントウ
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| ローマ字 |
Jinkō chinō ni yoru nyūbō chōonpa shindan shien shisutemu no seido kōjō to jitsuyōka no kentō
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| 別タイトル |
| 名前 |
Improvement of accuracy and practical application of breast ultrasound diagnosis assistance system using artificial intelligence
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| カナ |
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| ローマ字 |
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| 著者 |
| 名前 |
林田, 哲
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| カナ |
ハヤシダ, テツ
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| ローマ字 |
Hayashida, Tetsu
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| 所属 |
慶應義塾大学・医学部 (信濃町) ・講師
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Research team head
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| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 80327543
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| 名前 |
永山, 愛子
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| カナ |
ナガヤマ, アイコ
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| ローマ字 |
Nagayama, Aiko
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| 所属 |
慶應義塾大学・医学部 (信濃町) ・助教
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Research team member
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| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 00573396
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| 名前 |
高橋, 麻衣子
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| カナ |
タカハシ, マイコ
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| ローマ字 |
Takahashi, Maiko
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| 所属 |
慶應義塾大学・医学部 (信濃町) ・助教
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Research team member
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| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 50348661
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| 名前 |
関, 朋子
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| カナ |
セキ, トモコ
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| ローマ字 |
Seki, Tomoko
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| 所属 |
慶應義塾大学・医学部 (信濃町) ・助教
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Research team member
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| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 70528900
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| 版 |
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| 出版地 |
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| 出版者 |
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| 日付 |
| 出版年(from:yyyy) |
2023
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| 出版年(to:yyyy) |
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| 作成日(yyyy-mm-dd) |
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| 更新日(yyyy-mm-dd) |
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| 記録日(yyyy-mm-dd) |
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| 形態 |
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| 上位タイトル |
| 名前 |
科学研究費補助金研究成果報告書
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| 翻訳 |
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| 巻 |
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| 号 |
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| 年 |
2022
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| 月 |
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| 開始ページ |
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| 終了ページ |
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| ISSN |
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| ISBN |
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| DOI |
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| URI |
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| JaLCDOI |
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| NII論文ID |
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| 医中誌ID |
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| その他ID |
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| 博士論文情報 |
| 学位授与番号 |
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| 学位授与年月日 |
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| 学位名 |
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| 学位授与機関 |
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| 抄録 |
ディープラーニング技術を基にした人工知能（AI）は大きな発展を遂げ、時代の要請や期待に応えるべく、医療への導入が始まりつつある。本研究では乳房超音波検査に対するAI診断技術の確立を多施設共同で行い、要精密検査症例の抽出判定において感度91.2%・特異度90.7％、判定閾値に基づくROC曲線のAUCは0.95と、実用に耐える精度であることを確認した。また、AI診断を参考に医師が診断を行うことが正診率の向上に寄与し、AI診断を参考にしたことでかえって見落としが増えるなど、安全性に問題がないことが確認された。
Artificial intelligence (AI) based on deep learning technology has made great progress and has started to be introduced into medicine. In this study, we conducted a multicenter collaborative study to establish AI diagnostic technology for breast ultrasound. We confirmed that the AI diagnosis system is accurate enough for practical use, with a sensitivity of 91.2% and specificity of 90.7%, and an AUC of 0.95 for the ROC curve based on the judgment threshold value. In addition, it was confirmed that the use of AI diagnosis by physicians as a reference for diagnosis contributed to an increase in the accuracy, and that there were no safety issues, such as an increase in missed cases, caused by the use of AI diagnosis as a reference.
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| 目次 |
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| キーワード |
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| NDC |
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| 注記 |
研究種目 : 基盤研究 (C) (一般)
研究期間 : 2020～2022
課題番号 : 20K08993
研究分野 : 乳腺外科
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| 言語 |
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| 資源タイプ |
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| ジャンル |
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| 著者版フラグ |
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| 関連DOI |
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| アクセス条件 |
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| 最終更新日 |
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| 作成日 |
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| 所有者 |
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| 更新履歴 |
| Dec 11, 2024 | | インデックス を変更 |
| Dec 11, 2024 | | 著者 名前,著者 カナ,著者 ローマ字,著者 所属,著者 所属(翻訳),著者 役割,著者 外部リンク,抄録 内容,注記 注記 を変更 |
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| インデックス |
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| 関連アイテム |
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