AI は ChatGPT だけではありません。クラウド コンピューティングと AI がクラウド イメージングと早期がんスクリーニングにどのように役立つかをご覧ください。

1. 序文

   最近の ChatGPT の人気により、AI の話題が再び一般の人々の視野に戻り、さまざまな大型モデルやアプリケーションが雨後の筍のように出現しました。これらのアプリケーションが作業効率の大幅な向上に役立っているのは事実ですが、それはタイムリーな助けというよりは、常におまけに過ぎません。

   AIがライフサイエンスの分野で特別な貢献をすることが、真の人類の利益になると筆者は考えていますが、次に、医療分野におけるAIの最新の開発と応用について、一連の話をしたいと思います。

   画像処理は医療分野の重要な部分であり、早期がんスクリーニングの重要な手段であるため、この記事の最初の記事は、AI とクラウド コンピューティングがどのように従来の医療画像処理を「強化」するかというトピックから始まります。

   CTの基本原理
   

   
   

   

   この記事はイメージングに関するものであるため、まず CT の基本原理を一般的に理解する必要があります。

   CTは、人体の各組織によるX線の吸収と透過率の違いに応じて高感度の機器で人体を測定し、測定から得られたデータをコンピュータに入力し、コンピュータでデータ処理を行うことができます。人体の検査部位の断面画像や三次元画像を撮影し、体のあらゆる部位の小さな病変を見つけることができます。

   平たく言えば：

   人間は豆腐として想像できますし、人体のX線ビームを通してそれがナイフとして想像できます。

   X線を発する

   X線は豆腐を切るようなもので、人体を頭からつま先まで細かく切り刻みます。

   減衰

   CTスキャン中、X線は人体の断面を一定の厚さで通過しますが、人体を透過する過程でX線の強度は減衰します。

   さまざまな減衰信号に応じた分析と処理

   CT には減衰した X 線を受け取る検出器が搭載されています。一連の複雑な数学的演算とコンピューター処理の後、減衰した X 線信号は人体の断面の画像に変換されます。異なるグレー レベルは異なるものを表します。組織や臓器を観察し、最終的に見ることができるCT断面画像、通称フィルム、フィルムを形成します。

   従来のフィルムの欠点

   
   

   

   1:持ち運びや整理が難しい

   上記の紹介から、1 回の検査には数十、数百のフィルムがあり、病院の放射線科医は代表的なフィルムを 10 枚ほど選別してフィルムに焼き付けることがわかります。

   1 つの検査が 10 枚のフィルムで構成されている場合、慢性疾患を持つ患者は数十回の連続検査を受ける可能性があります。そうなると、何百本ものフィルムがあり、整理するのが難しく、持ち運びも困難になります。

   ２：保存が難しい

   フィルムの材質の影響により、特に高温多湿の環境ではフィルムの保存が難しく、フィルムにダメージを与えたり、ぼやけたりすることがあります。

   3: 小さな病変を見つけるのが難しい

   上記の CT 検査の最初の紹介から、CT の層が多ければ多いほど、画像がより鮮明に見えるようになり、小さな病変を見つけやすくなることがわかりますが、従来のフィルムは放射線科医によって選択されています。放射線科医が病変を見つけられなかった場合、印刷されたフィルムは見えないままになり、後続の医師も見えなくなります。

   4：遠隔相談では共有しにくい

   医療事情が比較的後進している地域の場合、検査により健康上の問題がある可能性があることが判明した場合、APPを通じて先進地域の医師に相談する場合、医師は画像ファイルを提供する必要があります。共有するのは難しいです。

   5：病変の形状を動的に観察することが難しい

   一部の病変では、形態、特徴、倍率、3D 再構成などの動的な観察が必要ですが、これは従来のフィルムでは実現が困難です。

   クラウド コンピューティング業界のエンパワーメント

   画像の問題の解決は病院と患者の双方が解決しなければならない問題ですが、上記の問題は解決できるのでしょうか？

   はい、市場にはより成熟したソリューションがあります。

   

   

   上の図から、クラウド メーカーは、ストレージ、データ、運用と保守、クラウド コンピューティング機能、セキュリティ、その他の方法を通じて、医療機関や病院が画像クラウド上でアップグレードできるようにしていることがわかります。

   これまでに得られた効果

   
   

   • 患者と医師は、APP、ブラウザ、アプレットなどの複数のデバイスでクエリを実行できます

   • リモート相談を簡単に共有

   • 患者は動的観察のための保管の問題を心配する必要はありません。

   • 各層の画像を確認し、小さな病変を見つけます

   それでは、インターネットによる画像の強化はここで終わるのでしょうか? いいえ！

   AI のエンパワーメント

   

   上に示すように:

   このミリメートルスケールの病変は、赤いボックスでマークされていない場合、視覚的に簡単に見つけることができますか?

   1回の検査でCTスキャン画像の枚数が多い場合（数十～数百枚）、医師の診断には長時間を要し、医師の負担も大きく、疲労しやすく、手作業によるミスも避けられません。 。

   画像結果から判断すると、これが初期の肺がんである場合、放射線科医が画像のいくつかの層を見逃したり、病変を見つけられなかったりすると、数年後には進行期に進行している可能性があります。これは大変残念なことです。

   それでは、コンピュータービジョンとAIを利用して、病変の可能性のあるすべての画像と位置を大まかに特定し、画像診断医に指示を与えれば、診断を見逃す可能性は大幅に減少するでしょうか?

   以下に示すように:

   

   現在市場に投入されている AI は、早期がん検診で良好な成果を上げており、胸部 CT 検出、乳がん CT スクリーニング、膵臓がん検診などのプロジェクトが人気です。

   要約する
   

   
   
   

   クラウド コンピューティングの強化は、医師と患者の間の画像情報の壁を突破することに相当し、AI は放射線科医に力を与え、診断の質を向上させます。

   では、AIが医療分野に役立つのはこれに限定されるのでしょうか？AI はどのように早期がんを特定するのでしょうか? 以下に私の WeChat を追加することを歓迎します。引き続きフォローしてください。次の記事で段階的に共有します。