AIを活用した医用画像解析

米国では、AIベースの診断用画像ツールは、その意図された用途とリスクレベルに応じて、FDA 510(k)クリアランスまたはDe Novo分類を必要とします。MicrocosmWorksは、監査証跡、モデルのバージョン管理、臨床検証ドキュメントのパスウェイなど、FDAの規制要件を最初からアーキテクチャに組み込んだ医療画像解析プラットフォームを構築しています。

MicrocosmWorksは、GE、Siemens、Philips、Canonを含むすべての主要なスキャナーメーカーからの画像データを正規化する、ベンダーにとらわれないDICOM取り込みパイプラインを実装しています。このシステムは、pixel spacing、bit depth、およびcompression formatsのバリエーションを自動的に処理し、元の機器に関わらず一貫したAIモデルのパフォーマンスを保証します。

肺結節検出やマンモグラフィースクリーニングのような特定の病理に特化した、よく訓練されたAIモデルは、通常、90%以上のsensitivityと85%以上のspecificityを達成し、多くの場合、平均的な放射線科医のパフォーマンスに匹敵するか、それを上回ります。MicrocosmWorksは、すべてのモデルを査読済みの臨床データセットに対して検証し、透明なROC curve analysisを提供します。これにより、貴社の臨床チームは適切な信頼性閾値を設定することができます。

もちろんです。MicrocosmWorksは、病院のファイアウォール内での完全なオンプレミス設置、ハイブリッドアーキテクチャ、およびVPC分離型クラウド環境を含む柔軟な展開オプションを備えた医療画像分析の設計図を策定します。開発費は1時間あたり$30～$50で、オンプレミス展開は通常、クラウドネイティブなセットアップと比較して実装期間に3～4週間追加されます。

MicrocosmWorksは、AI解析エンジンを既存のPACSワークフローにDICOM Send/ReceiveおよびHL7/FHIRインターフェースを介して直接統合します。そのため、放射線医は使い慣れた閲覧ソフトウェアで、元の画像と並んでAIのアノテーションを確認できます。システムは解析を非同期で実行し、優先度の高い症例にフラグを立て、チームがすでに使用している臨床ワークフローを置き換えるのではなく、セカンドリーダーとして機能します。