2021Nihon Nyugan Kenshin Gakkaishi (Journal of Japan Association of Breast Cancer Screening)Open access

Exploring the current status of the development and practical application of AI-CAD in the field of breast cancer screening

Hiroshi Fujita

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Abstract

従来型CAD(computer-aided diagnosis)は,マンモグラフィを中心に商用化も実現され一定の成果が上がってはいるが,性能面など普及を阻む問題点も少なからず存在した。そのハードルを乗り越える新たな技術としてディープラーニングがあり,CADはいまAI-CADとしてさらなる進化/多様化を遂げつつある。最近の著名な論文誌には,AI-CADが医師と同等かそれ以上の性能を示すもの,複数のAI-CAD の性能を比較し有効性を検証したもの,AICADにより従来CAD より偽陽性数減少やrecall数を減らせたもの,医師のワークロードを大幅に軽減すべく検診における正常画像と異常の可能性ある画像をAI-CAD により自動分類しその有効性を示したものなどがある。オランダのScreenPoint Medical社のCEO は,現在,商用化されているマンモグラフィAI-CAD の性能は放射線科医の平均読影レベルに達しており,2025年頃にはハイレベルの放射線科医のレベルかそれ以上に到達するだろうと予測している。ただ,それでも自動診断ではなく,あくまで「AI-CAD+医師」の協働により,「AI-CAD」単独または「医師」単独よりもさらに性能が向上するというのが現状であろう。本稿では,基調講演で講演した最新のAI-CAD の進捗状況,解決されるべき問題点,乳がん検診における新しいAI-CADの今後の利活用について,内容の一部を更新して解説する。

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What this paper is about

従来型CAD(computer-aided diagnosis)は,マンモグラフィを中心に商用化も実現され一定の成果が上がってはいるが,性能面など普及を阻む問題点も少なからず存在した。そのハードルを乗り越える新たな技術としてディープラーニングがあり,CADはいまAI-CADとしてさらなる進化/多様化を遂げつつある。最近の著名な論文誌には,AI-CADが医師と同等かそれ以上の性能を示すもの,複数のAI-CAD の性能を比較し有効性を検証したもの,AICADにより従来CAD より偽陽性数減少やrecall数を減らせたもの,医師のワークロードを大幅に軽減すべく検診における正常画像と異常の可能性ある画像をAI-CAD により自動分類しその有効性を示したものなどがある。オランダのScreenPoint Medical社のCEO は,現在,商用化されているマンモグラフィAI-CAD の性能は放射線科医の平均読影レベルに達しており,2025年頃にはハイレベルの放射線科医のレベルかそれ以上に到達するだろうと予測している。ただ,それでも自動診断ではなく,あくまで「AI-CAD+医師」の協働により,「AI-CAD」単独または「医師」単独よりもさらに性能が向上するというのが現状であろう。本稿では,基調講演で講演した最新のAI-CAD の進捗状況,解決されるべき問題点,乳がん検診における新しいAI-CADの今後の利活用について,内容の一部を更新して解説する。

Why it matters

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Key contribution

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Method / approach

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Main findings

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Limitations

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Applications

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Available abstract

従来型CAD(computer-aided diagnosis)は,マンモグラフィを中心に商用化も実現され一定の成果が上がってはいるが,性能面など普及を阻む問題点も少なからず存在した。そのハードルを乗り越える新たな技術としてディープラーニングがあり,CADはいまAI-CADとしてさらなる進化/多様化を遂げつつある。最近の著名な論文誌には,AI-CADが医師と同等かそれ以上の性能を示すもの,複数のAI-CAD の性能を比較し有効性を検証したもの,AICADにより従来CAD より偽陽性数減少やrecall数を減らせたもの,医師のワークロードを大幅に軽減すべく検診における正常画像と異常の可能性ある画像をAI-CAD により自動分類しその有効性を示したものなどがある。オランダのScreenPoint Medical社のCEO は,現在,商用化されているマンモグラフィAI-CAD の性能は放射線科医の平均読影レベルに達しており,2025年頃にはハイレベルの放射線科医のレベルかそれ以上に到達するだろうと予測している。ただ,それでも自動診断ではなく,あくまで「AI-CAD+医師」の協働により,「AI-CAD」単独または「医師」単独よりもさらに性能が向上するというのが現状であろう。本稿では,基調講演で講演した最新のAI-CAD の進捗状況,解決されるべき問題点,乳がん検診における新しいAI-CADの今後の利活用について,内容の一部を更新して解説する。

Key concepts: CAD, Computer Aided Design, Computer science, Medicine, Engineering drawing, Engineering, Operating system

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