AIを活用した緊急画像多疾患迅速共同スクリーニングシステムの開発 (Al-MDS)

序章：

病因の早期かつ迅速な診断は、多くの場合、救急部門で患者の命を救うために重要な部分です。 胸部CTは検査速度が速く、位置特定が正確であるため、緊急診断には重要な検査方法です。 従来の医用画像診断は、放射線科医が定性的かつ主観的な方法で報告することに依存しています。 臨床、画像、人工知能の学際的な組み合わせにより、マルチオミクスデータの統合、大規模言語モデルの構築、「複数の疾患を一度にチェック」する補助診断支援システムの構築により、新しいアイデアと緊急の重篤な疾患を迅速かつ正確にスクリーニングするための手段。

方法：

研究デザイン 研究者らは、2018年1月1日から2024年12月30日までの期間に、救急外来患者の心臓血管、呼吸器、消化器、神経系のCT画像、人口統計データ、病歴、検査日を遡及的に収集した。 標準化されたフォローアップ作業を定期的に実施し、救急外来を受診する患者の臨床画像マルチオミックスデータの収集とデータベース構築を完了します。対象基準は次のとおりです。 心血管系、呼吸器系、消化器系、神経系の疾患を患う成人の救急患者。 2. これらの患者には CT 画像がありました。 不完全な臨床データまたは放射線写真データを持つ患者は分析から除外されました。 標準化されたフォローアップ作業を定期的に実施し、救急外来を受診する患者の臨床画像マルチオミクスデータの収集とデータベース構築を完了します。

収集された医療テキストデータに基づいて、人工知能の大規模言語モデルアルゴリズムフレームワークが構築されます。 胸部CT画像の構造アノテーションが画像の中級レベル以上の医師によって実行された後、TransformerディープニューラルネットワークはCT画像セグメンテーション、および構造構造セグメンテーション、損傷検出、疾患分類、自動レポートなどの一連のタスクのためにトレーニングされます。生成は、Vision Transformer セルフアテンション アーキテクチャ メカニズムに基づいて開発されています。 胸部 CT 画像、臨床テキスト、検査のマルチモーダル データに基づく複数の疾患の診断と治療の意思決定システムが構築され、検証されました。

ディスカッション

救急医療は主に予測不可能な重篤な病気や突然の病気に対処します。 治療のために救急外来を訪れる患者は、多くの場合、急性発症、隠れた状態、急速な進行、多くの合併症、高い死亡率と障害率を抱えています。 臨床テキスト、画像、人工知能を組み合わせて開発された診断支援システムは、救急科の医師が病気を正確に診断する能力を大幅に向上させることができます。 この研究は、救急患者用のCT人工知能支援診断システムの空白を埋め、複数のシステムおよび複数の疾患に対する迅速な診断スキームを提供します。 最終的に、その結​​果は臨床アプリケーションソフトウェアに変換され、診断と治療のレベルを向上させるために臨床業務で活用および促進されます。