Medical AI Hub

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Medical AI Hub(運営:カリスト株式会社)は、医療AIの最新動向や学びを提供する事で、日本の医療AIリテラシーを底上げします。全国の放射線/病理専門家とAI専門家による情報共有と交流によって、医療AIの研究開発と臨床導入を促進します。

最近の記事

AMIE: 会話型医療AIは総合診療医よりも高い診断性能を発揮する!

3つの要点診断対話に最適化された会話型医療AIであるAMIEを開発した。 従来の自然言語で使われるような評価指標では、医学的妥当性等の評価において適切ではないため、新たな評価指標を設計した。 AMIEは診断対話において総合診療医よりも総合的に高い性能を発揮した。 この記事に含まれる画像は、論文や紹介スライド、またはそれらを参考に作成されたものです。 医療におけるLLMの有効性について医療の現場では日々多忙な医師たちが、時間と労力を最適化するための新たなアプローチを模索

    • 乳がん画像診断におけるAI:最新トレンドと未来展望

      3つの要点乳がん画像診断におけるAIの現状と可能性 マンモグラフィ、超音波、MRI、PETなど各種モダリティにおけるAI応用の最新状況と、診断効率・精度向上の可能性について解説。 AIによる画像診断の課題と限界 AI技術は進歩しているが、現在はまだ研究段階であり、臨床応用には課題がある。データの標準化や説明可能なAIの開発など、今後取り組むべき重要な課題を明らかにしている。 乳がん画像診断AIの将来展望 マルチモーダル学習など、より高度なAI技術の開発によって、複数の情報

      • 医療の新時代へ:放射線科におけるAIの臨床導入に向けた戦略

        3つの要点放射線科にAIを臨床導入するための第一歩はデータ AIの臨床導入を成功させるための第一歩は、適切なデータの収集と加工である。AIモデルは、公開データセットだけでなく、臨床現場で撮影された患者データでも検証する必要がある。 AIを医療現場に導入するための段階的な手順 まずは、放射線科業務において解決すべき問題を特定する。次に、その問題解決に向けて医師や管理者など関係者全員の協力と合意を得る。最後に、AIを試験導入して結果を見つつ、システムを調整していく。 AIが医

      AMIE: 会話型医療AIは総合診療医よりも高い診断性能を発揮する!