Infervisionは、機械学習アルゴリズムを利用して脳卒中を診断および治療する画期的な機能に取り組んでいます。 AI医用画像スペシャリストは、Head CT AugmentedScreeningプラットフォームのパイロットをすでに成功させています。医師が脳卒中をより迅速かつ正確に診断し、脳卒中が引き起こした損傷を評価できるようにすることで、この技術はまもなく広く使用され、生命を維持すると考えられています。
Infervisionが成功を収めたと報告しているのは、機械学習に基づく2番目の医療技術です。
100,000を超える注釈付きの臨床画像スキャンを使用してアルゴリズムを教育しました。これにより、出血性と虚血性の両方の主要な種類の脳卒中の診断において、より長いライブデータがますます効率的になります。
Infervisionの創設者兼CEOのChenKuan氏は、「X線は中国では非常に古い種類の健康診断です。たとえば、15年以上にわたって、学術大会で胸部X線について言及した人は誰もいませんでした。ごく最近までAI。AIは、放射線技師が以前は特定できなかった問題を発見するのに役立ちました。そのため、放射線技師がAI間の非常に興味深く素晴らしい事例を探求し始めたことを非常に嬉しく思います。」
これは、新しいテクノロジーが非常に長い間存在していたデータの価値を解き放つことができる方法の素晴らしい事例であることは間違いありません。
それが解決する最大の問題のいくつかは、出血性（出血）脳卒中の血液量を評価する方法です。脳卒中後のすべての瞬間が重要である場合、医師は通常、単純な数式を使用して、体内の失血の可能性を「推測」します。
研究によると、この量がより正確に評価されるほど、治療に影響を与える方法のために、患者が回復する可能性が高くなります。
「出血量は死亡率と密接に関連しており、侵入するための最良の方法です」とクアンは明らかにしています。
「30mlを超える量は死亡率と密接に関連しており、競争力のある外科技術を使用して介入する方が安全です。問題は、テスト段階で放射線科医にこれらの計算を依頼したところ、場合によっては許容誤差が30mlを超えることを発見したことです。」
これらの評価において、アルゴリズムが人間の放射線科医よりも正確になるように「学習」することが期待できるだけでなく、危機に対応してはるかに迅速にアルゴリズムを取り出すことができるようになります。
虚血性（血栓）脳卒中を診断する唯一の方法であるMRIスキャンを個別に行う代わりに、X線およびCTスキャンから診断を実行するという追加の利点もあります。 MRI装置はあまり利用できず、いくつかの病院には1日24時間それらを実施するためのリソースがありません。
私たちはクアンに、放射線科医や他の医療関係者が、彼らのスキルのいくつかを冗長にすることを目的としているように見える技術に直面したときにどのように反応したかを尋ねました。
「彼らは非常に興奮している」と彼は説明した。「2、3週間前に中国の放射線科医の会議があり、私たちに何ができるかについて多くの熱意がありました。患者のための治療戦略もあります。」
実際には、中国でのInfervisionの裁判の結果は、今週、シカゴで開催される北米放射線学会の年次大会でも展示されます。この大会では、クアンも同様に熱狂的な反応を得ることを望んでいます。彼はまた、はるかに多くの人々がすぐにテクノロジーから利益を得る機会を持つことになるだろうと期待しています。
「段階的に中国の4つの病院に拡大しており、最初の結果は有望であるため、まもなく米国にも拡大する予定です。」
AIは間違いなく、人間に最も多くを提供するために、その破壊的な進化の触手をセクターの奥深くまで作り上げています。