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10万枚の網膜画像を1枚も誤判定なく異常判定可能なAIを開発！検証や性能などを掲載
当資料では、「網膜画像用AI」の開発についてご紹介しております。 「開発した"網膜画像用AI"の性能」や「本医療AI完成までの道程と今後」、 「開発した医療AIのプロモーション」などについて掲載。 "未学習の疾患"の正常or異常を判定可能で、学習データとテストデータが 完全に独立な場合でも判定ができます。 【掲載内容】 ■はじめに ■開発した「網膜画像用AI」の性能 ・検証1 未学習の疾患を検知できるか？ ・検証2 学習、テストデータが完全に独立でも診断？ ・本AIの性能まとめ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
歯科医院の画像診断支援における課題を、最適な専門企業と解決
歯科医院では、患者様の正確な診断と治療計画のために、画像診断データの活用が重要視されています。特に、異なる画像診断システム間でのデータ連携や、最新のAI技術を活用した画像解析においては、専門的な知見と適切なパートナーシップが求められます。データ連携の遅延や不備は、診断精度の低下や、新たな治療法の導入遅延につながる可能性があります。ビジネスエコシステム『exbridge』は、歯科医院や関連企業が抱える画像診断支援の課題に対し、最適な専門コンサルタントやソリューションを持つ企業とのマッチングを支援し、迅速かつ効率的な課題解決をサポートします。 【活用シーン】 ・歯科医院間の画像データ連携強化 ・画像診断システムと電子カルテシステムとの連携 ・AIを活用した画像解析基盤の構築 ・患者向け画像閲覧ポータルサイトの開発・連携 【導入の効果】 ・画像データのシームレスな連携による診断精度の向上 ・業務効率化とコスト削減 ・新たな画像診断支援サービスの迅速な開発・提供 ・患者満足度の向上 ・歯科医院とパートナー企業間の協業促進
