Tencent Miying Colon AI、結腸がんの早期発見を支援するマーケティングを承認

WBOY
リリース: 2023-06-03 18:04:58
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2023年6月1日、国家食品医薬品局はテンセントミーインの製品「大腸ポリープ電子内視鏡画像支援検出ソフトウェア」の販売承認を発表した。革新的な医療機器の審査に合格したこの人工知能支援検出製品は、ポリープの検出率を高め、臨床医による結腸ポリープのより効率的かつ正確な検出を支援し、結腸がんの発生率と死亡率を低減します。

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人工知能は臨床医にリアルタイムの補助リマインダーを提供します

Tencent Miying は、2018 年の初めに国立消化器疾患臨床研究センター (上海) と協力して、結腸腫瘍スクリーニングにおける AI テクノロジーの応用を推進しました。この研究は、国家消化器疾患臨床研究センター(上海)が主導する「国家結腸直腸ポリープ管理」研究プロジェクトに基づいており、中国工程院学会員で長海市消化器科部長の李兆深教授が主導する。上海海軍医科大学の病院であり、副院長白宇教授によって実施され、多くの三次病院と共同で参加しています。

「大腸ポリープ電子内視鏡画像支援検出ソフトウェア」は、大腸内視鏡検査と連携する必要があり、電子内視鏡画像処理装置が出力するビデオストリームから映像信号を取り込み、ディープラーニングアルゴリズムで解析した上でポリープの疑いのある箇所を解析します。ビデオではリアルタイムのマーキングが行われ、医師に病変の疑いがある箇所に注意を払うよう思い出させます。

浙江省人民病院と温州中央病院で臨床試験パスを使用して実施された臨床評価により、従来の大腸検査と比較して、「大腸ポリープ電子内視鏡画像支援検出ソフトウェア」検査を利用した大腸内視鏡検査は効果的にポリープを増大させることができることが示されました。検出率。

GLOBOCAN2020 統計によると、私の国の結腸直腸がんの新規症例数は、2015 年の 388,000 人から 2020 年には 555,000 人に増加しました。2040 年までに、私の国における結腸直腸がんの新規症例数と死亡者数は増加すると予想されています。ほぼ乗算になります。

大腸内視鏡医の腺腫検出能力は、技術レベル、疲労レベル、注意力によって影響を受けやすく、大腸内視鏡医の個人差と密接に関係しています。結腸内視鏡検査は面倒で侵襲的であるため、患者の受け入れやコンプライアンスが不十分であること、地域の経済レベルの違いによる一人当たりの医療リソースの不足、スクリーニングの質の確保の難しさなどの要因が結腸腫瘍の早期スクリーニングを制限しています。診断と早期治療が促進されます。したがって、人工知能に基づく電子内視鏡支援検出技術と製品は、医師による病変の正確、リアルタイム、一貫した検出を支援し、診断の見逃しを減らすことができます。これは、質の高い医療リソースが不足している一次医療機関にとって特に重要です。

2018年、Tencent Miyingは、国家新世代人工知能イノベーションと医療画像向けオープンプラットフォームの構築者として、消化器内視鏡用人工知能に関する専門委員会の構築、業界仕様、技術標準に参加しました。消化器内視鏡 AI の製品標準と業界標準の作成。これは、中国における消化器疾患分野における人工知能に関連する初の専門委員会であり、委員長として学術家の李兆深氏は、「委員会の設立は、業界の専門家を集め、人工知能の標準化を促進することを目的としている」と述べた。医療用人工知能の開発と医療用 AI の信頼性の検証。臨床的価値。」

2020年、テンセント・ミーインは、呉建栄博士をアプリケーション・ワーキング・グループのリーダーとして、FG AI4H「内視鏡」アプリケーション・ワーキング・グループの設立を成功裡に推進した。 ITU標準化ワーキンググループ内の地位。 Tencent Miying の結腸 AI ソリューションは、5 年間の開発を経て、上海長海病院やその他の「国家チーム」との積極的な国境を越えたイノベーションのおかげで、着実かつ大幅な開発を達成しました。

このシステムは、テンセントが長年蓄積してきたビデオ分析技術と画像分析の利点を活用して、内視鏡医が人間の消化管の「隠された地図」を描画し、ポリープの座標を正確に特定できるようにします。同時に、多業種の専門家と多病院の協力による多施設協力形態は、病院画像アノテーションの品質を向上させるだけでなく、国内の下部消化管AI支援の2つの主要なボトルネックの解決を促進します。診断システム、効果的なトレーニング データの欠如、業界の統一基準の欠如などが挙げられます。

将来的に、テンセントミーインは、共通技術オープンプラットフォームと産学研究協力プラットフォームを構築することにより業界の敷居を下げ続け、技術標準システムや共有基本リソースライブラリなどの業界サポートシステムを確立し、業界の上流および共有を促進します。アプリケーションおよび科学研究業界全体におけるデジタル革新により、医用画像 AI の成果が「実験室からベッドサイドまで」促進されます。同時に、デジタル中国の構築に積極的に対応し、AIアプリケーションの拡大と縮小を加速し、高品質の医療リソースの草の根への拡大と拡大を促進し、医療分野全体へのデジタル化の浸透を加速します。医療の健康、私の国の医療資源の均質化を解決するためのさらなる支援を追加します。

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ソース:sohu.com
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