パチンコカジノ違い

お問い合せ サイトマップ 採用情報 Global site 交通のご案内 文字サイズ 標準大 ご来院の皆様へ ご来院の皆様へ 外来受診 初診の方へ 再診の方へ 救急（時間外）受診 予約方法 外来受診支援アプリのご案内 来院される皆様へのお願い 診療費のお支払い お薬について フロア案内 外来担当一覧 かかりつけ医（連携医療機関）検索のご案内 入院 動画でわかる　入院案内 入退院の手続き 入院前の準備 入院中の過ごし方 入院費のお支払い お部屋のご案内 診療科・部門について 診療科・部門一覧 各種ご案内 検査について 診断書・証明書など 人間ドックのご案内 セカンドオピニオン オンライン診療 面会・お見舞い 総合相談窓口のご案内 皆さまの声をお聴かせください パンフレット 新型コロナウイルス感染症対策に関するお知らせ 看護師による特定行為の実施 治験・臨床研究 東大病院の臨床研究 東大病院の方針 患者さんの権利と責務 迷惑行為に対する当院の姿勢 輸血拒否に関する当院の方針 知りたくない権利に関する当院の方針 心肺蘇生行為を実施しない指示に関する基本指針 海外で臓器移植を受けられ、その後帰国された患者さんのフォローアップ診療について 施設案内 外来診療棟/中央診療棟1・2 入院棟 レストラン・売店など 患者学習センター・にこにこ文庫 院内学級 院内建物配置図 近隣の宿泊施設 東大病院について 東大病院について 基本情報 理念・目標・沿革 病院長挨拶 東大病院の目指す方向 病院組織一覧 病床数・施設基準など 監査委員会 個人情報保護方針 病院機能評価認定 東大病院のご紹介（動画） 実績・取り組み 先進医療・患者申出療養 患者数 保険手術実績一覧 院内がん登録 病院情報公表 国立大学附属病院機能指標 企業などからの資金提供状況の公表について 両立支援のためのさまざまな取り組み 医療従事者の負担軽減および処遇改善 ご寄付のお願い 東大病院基金へのご寄附 難治性がんの克服を目指した研究開発へのご寄附 がん予防プロジェクトへのご寄附 東大病院サポーターズクラブのご案内 その他 病院長選考 コミュニケーションマーク お問い合わせ お問い合わせ先一覧 よくあるご質問 医療関係の皆様へ 医療関係の皆様へ 医療関係の皆様へ 遠隔病理診断支援をご希望の医療機関の皆さまへ 患者さんの紹介について 医療連携機関登録制度について 診療情報提供のご依頼について 地域医療連携会 地域医療連携センター通信 事業者の方へ 東大病院のご紹介 主なお問い合わせ先（医療機関向け） 教育・研修 教育・研修 臨床研修（医科・歯科） 看護部の教育体制 人材育成（履修証明プログラム） 研究 研究 最新の研究 各部門の研究情報 東大病院の臨床研究 寄付講座・社会連携講座 22世紀医療センター 政策研究関連 社会とのかかわり 社会とのかかわり 寄付講座・社会連携講座 東大病院だより にこにこボランティア 交通のご案内 お問い合せ サイトマップ 採用情報 Global site 受診予約のご案内 【予約センター】10時00分～17時00分（平日） 予約方法について／WEB初診予約はこちら WEB予約確認はこちら トップ 医療関係の皆様へ 研究 最新の研究 【プレスリリース】AIで医療画像と診療情報を統合 【プレスリリース】AIで医療画像と診療情報を統合 2022年01月07日研究 －高精度な疾患画像判別モデルを開発－ 慢性肝炎、肝硬変患者に対する肝癌早期発見のため、最も広く用いられる画像検査は腹部超音波検査です。しかし、発見された腫瘤が治療の必要な悪性の腫瘤か、治療を行う必要のない良性の腫瘤であるかの質的な鑑別には造影剤を使用したCTやMRIなどを用いて血流の状態を診る血行動態的な評価が用いられます。腹部超音波検査で得られる超音波Bモード画像のみによる腫瘤の質的な診断が難しい理由は、通常の超音波検査を用いた画像は血行動態評価に比べて画像の客観的な定量化が困難なためです。 腹部超音波検査画像に客観的な定量化ができるようになれば、腹部超音波検査単独での質的な診断が可能になり、CTやMRI検査による被爆や医療費の削減に繋がる可能性があります。画像の定量化を行う方法として、近年注目されているのが深層学習などの人工知能（AI）技術です。 東京大学医学部附属病院　検査部の佐藤雅哉　講師、小林玉宜　臨床検査技師、矢冨裕　教授、消化器内科の中塚拓馬　助教、建石良介　講師、小池和彦　教授（研究当時）ら、および株式会社グルーヴノーツの田中孝　コンサルタントらのグループは、画像と数値など異なる種類のデータを同時に学習することが可能なマルチモーダル深層学習の技術を用いて超音波画像に診療情報を統合する新しい肝腫瘤の疾患画像判別モデルを開発しました。これまで、肝腫瘤の診断のために、肝臓の超音波画像にマルチモーダル深層学習によって他の情報を統合させたという報告は、なされていませんでした。本モデルでは、画像のみを用いた従来の人工知能 (AI）モデルに比べて飛躍的に診断能を向上させることが可能となりました。 マルチモーダル深層学習による画像と診療情報の統合は、医療のさまざまな分野にも応用が可能であり、他分野への応用も期待されます。 本研究結果は日本時間の2022年1月7日に学術誌Journal of Gastroenterology and Hepatologyにて発表されました。 ※詳細は添付ファイルをご覧下さい。 リリース文書 ファイルを保存される方は、マウスの右クリックから「対象をファイルに保存」、「名前をつけて保存」などを選択して保存して下さい。 一覧に戻る 医療関係の皆様へ 医療関係の皆様へ 遠隔病理診断支援をご希望の医療機関の皆さまへ 患者さんの紹介について 医療連携機関登録制度について 診療情報提供のご依頼について 地域医療連携会 地域医療連携センター通信 事業者の方へ 東大病院のご紹介 主なお問い合わせ先（医療機関向け） 教育・研修 教育・研修 臨床研修（医科・歯科） 看護部の教育体制 人材育成（履修証明プログラム） 研究 研究 最新の研究 各部門の研究情報 東大病院の臨床研究 寄付講座・社会連携講座 22世紀医療センター 政策研究関連 受診予約のご案内 【予約センター】10時00分～17時00分（平日） 予約方法について／WEB初診予約はこちら WEB予約確認はこちら 受診予約のご案内 【予約センター】10時00分～17時00分（平日） 予約方法について／WEB初診予約はこちら WEB予約確認はこちら 交通のご案内 〒113-8655　東京都文京区本郷7-3-1・03-3815-5411（代表） このサイトについて プライバシーポリシー ソーシャルメディアポリシー 投書箱 リンク 病気や健康法に関するご質問などに電子メールやお電話でお答えすることはできません。その場合には、正式な受診手続きをおとりください。 東京大学医学部附属病院　©The University of Tokyo Hospital.All Rights Reserved.