슬롯 체험종이에 출판

Kyoto Prectural Public University Corporation Kyoto Prefectural University of Medicine (Kyoto Prefectural University of Medicine), Kyocera Communication Systems, Ltd. RIST라고 함)는 비뇨기 세포에 관여 한 공동 슬롯 체험 그룹입니다^※의 매우 높은 식별 정확도를 가진 병리학 적 진단 지원 AI를 개발했습니다. 우리는이 슬롯 체험에 관한 논문이 온라인 저널 BJU International의 온라인 버전에 발표되었음을 알려 드리고자합니다.

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  AUC는 통계 및 의학 분야에서 식별 성능을 평가하는 데 사용되는 지표입니다

National Cancer Center Statistics는 평생 암 진단을받을 확률이 2017 년 데이터를 기준으로 한 2 명 (2017 년 데이터를 기준으로)과 슬롯 체험 센터의 통계적 예측이 새로운 암 발생률만큼 높다는 것을 보여줍니다. 2020은 약 1,010 만 명으로 예상됩니다. 암에 대한 결정적인 진단을하기 위해 병리학자는 병리학자가 검사 나 수술을 통해 환자로부터 수집 된 조직과 세포를 관찰하는 병리학 적 진단을 요구하지만, 다른 전문가보다 약 2,600 명의 병리학자가 있습니다. 병리학 자에 대한 높은 부담은 도전입니다.

Kyoto Prefectural University of Medicine, KCC 및 RIST 사이의 공동 슬롯 체험 그룹은 병리학 적 진단 (비뇨기 세포학)에서 양성 세포를 식별하기 위해 AI에서 협력하고 있습니다. 비뇨기 세포학은 방광암 또는 신장 골반 암과 같은 요로 암이 의심 될 때 수행되는 병리학 적 진단이며, 현실은 세포를 최소 침습적 방식으로 수집 할 수 있으므로 검사 횟수가 크다는 것입니다.

이 상황에 대한 응답으로, 우리는 비뇨기 슬롯 체험학의 부담을 줄이기 위해 AI를 활용하는 병리학 적 진단 지원 시스템을 개발하고 있습니다.

이 슬롯 체험의 내용 및 결과

이 슬롯 체험에서, Kyoto Prefectural University의 비뇨기 세포학 슬라이드를 기반으로 한 두 명의 숙련 된 세포학 검사관의 비뇨기 세포 이미지는 4,637 개의 데이터를 일치하는 방식으로 평가했습니다. 소변 세포 이미지는 음성 (양성) 및 양성 (악성/다른)으로서의 소변 세포 이미지.
비뇨기 슬롯 체험의 악성 식별을위한 AI는 AUC 0.99, 민감도 97%및 특이성 95%였으며, 이는 위에서 언급 한 데이터 제작자에 의해 진단 된 결과와 동일합니다 .
이 슬롯 체험의 결과는 의료 잡지 "BJU International"(2021 년 6 월 18 일자)의 온라인 버전에도 발표되었습니다.

KCCS 및 RIST는 AI를 활용하는 노력을 통해 사회 문제를 해결하는 데 계속 기여할 것입니다.

종이 이름

자동화 된 슬라이드 평가 시스템에 대한 딥 러닝 모델을 사용한 소변 셀 이미지 인식

저자/제휴

• 교토 의과 대학교 의학 대학교 의과 대학
  슬롯 체험과 외과 : Kaneko Shodai, Tsuji Keisuke, Ukimura Riki
  인간 슬롯 체험 : Konishi Eiichi
  의료 광자 강의 : Takamatsu Tetsuro
  생물 통계학 : Teramu Satoshi
  
  
• Kyocera Communication Systems Co., Ltd.
  Masuda Keiichi, Ueno Kengo, Henmi Kohei
  
  
• Co., Ltd.rist
  Fujita Ryo, Nakagawa Akita, Suzuki Kensei, Inoue Yuichi

게시 된 잡지

Bju International (doi : 10.1111/bju.15518)

페이지 URL

https://bjui-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bju.15518