乳がんの検出にビッグデータとディープラーニングを適用するメリット

ビッグデータとディープラーニングについて話すのはよくありますが、それらはすでに私たちの身近な存在の一部であると説明しながら、日常生活からやや離れた例を提示します。しかし、サムスン電子の医療技術部門であるサムスン・メディソンによると、周知のとおり、世界人口の間で最も一般的な乳がんの1つである乳がんの検出を目的として、すでに両方の超音波スキャン装置に応用されているという。

深層学習アルゴリズムである S-Detect は、 10,000 件の乳がん症例から以前に得られた情報を使用して、 RS80A医療端末で将来の乳がん症例を検出するのに役立ちます。このアルゴリズムのおかげで、腫瘍のサイズ、影響を受けた細胞の種類を特定し、患者の安心のために悪性か良性かを知ることができます。

これらのプロセスにより、多数の生検を実施する必要性を回避できることが期待されています。経済的な節約を超えた節約は、多くの国にとって決定的なものであり、待機リストの削減にもつながる可能性があります。

S-Fusionと呼ばれる別のソフトウェアとその「自動呼吸」機能のおかげで、超音波が MRI または CT 画像を記録できる時間が短縮されます。患者の吸気または呼気の原因としてこの技術がなければ解決策はありません。 S-Harmonic を使用すると、従来の技術よりもノイズが少なく、より鮮明な画像が得られます。

スマートフォンや IoT デバイスによるデータ収集が医療にどのように役立つかについては、プレゼンテーションですでに話されていますが、これは医師がどのようにしてより正確なデータを取得できるだけでなく、診断の有効性を損なうことなく診断時間を大幅に短縮できる実際の例です。