ディープラーニングが市場を支配する主要技術
大量の医療画像データから複雑なパターンを学習し、
疾患の検出、分類、および予後予測において優れた性能を発揮
高度な画像認識能力と診断精度向上への貢献により、市場を支配する主要な技術です。大量の医療画像データから複雑なパターンを学習し、疾患の検出、分類、および予後予測において優れた性能を発揮します。
医療画像の視覚的特徴を抽出し、解剖学的構造の識別と定量評価に利用されます。この技術は、特定の組織の特性を強調する新しいMRIシーケンスの開発に貢献しています。
医療レコードと画像の関連性を分析し、放射学的な観察結果を自然言語の形で説明します。この技術は、説明可能なAI（XAI）の実現に不可欠で、医師がAIの判断根拠を検証できます。
「ブラックボックス」型AIの欠点を克服し、AIの診断結果がどのように導き出されたかを人間が理解できる形で説明します。画像内のどの領域が特定の病変の診断に最も寄与したかを視覚的に示すことで、医師がAIの判断根拠を検証できます。