救急部では多くの外傷患者に対して単純レントゲン写真を撮像するが、特に夜間帯など、放射線科読影医が不在の時間帯において骨折所見の見落としが多発することが、先行研究から明らかにされている。疲労がピークとなっている当直医にとって、解像度の決して高くない単純レントゲン画像から「淡い骨折線」を漏れなく抽出することは、非常に困難な現実がある。米ボストン大学の研究チームは、このような骨折所見を事前にスクリーニングし、システム内でフラグを立てることで見逃しを防ぐAIシステムを開発した。全身の単純レントゲン写真から学習しており、骨折が疑われる領域を強調表示し、医療者に警告することができる。このAIシステムの支援により、骨折の見逃しを29%減少させることを検証試験では明らかにしている。著者らは「AIは放射線科医やその他の医師の診断パフォーマンスを向上させ、効率を高めるための強力なツールになると同時に、医療機関受診時の患者体験を改善する可能性がある」と主張している。医療者にとってのセーフティネットとしてのAIシステム導入は、現場の臨床家からも受け入れられやすいため、疾患領域を問わず多様なシステムが模索されている。analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。USAI(人工知能)を活用した医療・医学に特化した専門ニュースサイト。現役の医師や研究者が執筆および監修し、海外での医療分野のAI活用事例についての最新情報を提供しています。