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(生成AI)生成 AI × 医療画像の可能性【日本マイクロソフト株式会社】：ヘルスケアDXガイド

更新日：11月29日

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医療現場の課題解決と革新に向けた最新動向（Microsoft公式ブログ要約）

医療分野において、生成 AI（Generative AI）の活用が急速に進んでおり、特に医療画像の領域でその重要性が高まっています。データを基に新たな画像や情報を生成するこの技術は、以下のような多方面での貢献が期待されています


  • 診断精度の向上

  • 医療従事者の負担軽減

  • 患者ケアの質の向上

  • 個別化された治療計画の支援

  • 医療教育への活用


本記事では、生成AIが医療画像分野で必要とされる理由とその将来性について解説し、Microsoft Azure OpenAI Serviceを用いた実証デモも紹介されています。


 

主な注目ポイント（記事より抜粋）

  • 希少疾患データの補完：生成AIにより少ない症例でも補完画像が得られ、学習精度を向上。

  • X線やCT画像の診断支援：腸閉塞や胸水、骨折などの自動検出をデモで紹介。

  • 医師不足や地域格差の解消に貢献：遠隔診療・地域医療への応用も視野に。

  • 将来的には次検査提案などの“AIエージェント”化も期待：画像分析を超えた業務支援への拡張も示唆。



デモ①：生成AI × 腹部レントゲン診断支援

生成AIに、「この画像から医師が診断すると予想される所見を教えてください」という指示（プロンプト）と腹部X線画像を入力すると、AIが臨床的に重要な所見を抽出・提示します。

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AIが示す所見例

  • 腸管の拡張：腸閉塞の兆候

  • 階段状の気液面：閉塞の典型的画像所見

  • 閉塞位置の推定：臨床判断の参考に

これにより、診断の見落としを防止し、医師の判断を支援するツールとしての効果が期待されています。



 ※変更になる場合もありますので各サイトにてご確認ください。

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