大阪公立大学健康科学イノベーションセンター 人工知能部門

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医療×AIによる
世界クラスの研究を。

大阪公立大学健康科学イノベーションセンター 人工知能部門

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AIの活用で医療に新たな可能性を

大阪公立大学健康科学イノベーションセンター 人工知能部門です。
医療xAIで世界最高クラスの研究・教育を目指しています。

我々の研究室では、
医療画像で世界最大の学会であるRSNAで"The Best of Radiology"を受賞、
デジタルヘルス界でTop 1のThe Lancet Digital Healthや医療画像で最高峰のRadiologyなどに原著論文が掲載されています。
また、LPixel社と共同開発した、magnetic resonance angiography (MRA)からの脳動脈瘤補助診断プログラムは、
人工知能を用いた医療機器として日本で初めての医療機器としてPMDAに承認 (30100BZX00142000)され、臨床に導入されています。

研究室紹介

About us
理念
研究室としての理念は、AIの活用で医療に新たな可能性を拓くことです。AIと人間のできることの間には実際にはズレがあることが証明されています。つまり、”AIにしかできないこと”、”人間にしかできないこと”、”AIと人間の両方にできること”の3つの領域が存在します。多くの医療×AIの研究は”AIと人間の両方にできること”の領域に属します。一方で、我々が特に注目するのは”AIにしかできない”領域です。この領域を発見・検証していくことこそ、AIの活用で医療に新たな可能性を与えることそのものだと考えます。
Concept
研究
AI研究で最も重要と言えるのはビッグデータです。当研究室では、大阪公立大学附属病院のみならず、複数の関連病院の医療ビッグデータをも扱うことのできる、独自のセキュアな環境を構築しています。これによって、多施設共同研究をスムーズに行えます。また、ワークステーションとしてはNVIDIA社のGDX A100を始めとして、複数の高性能なワークステーションを有しており、ビッグデータを素早く正確に解析できます。また、必要に応じてヘルシンキ条約に基づいた治験も実施できるため、研究開発から臨床試験までワンストップで完結できる環境です。
Research
教育
現在の教育対象は、医療者としています。目的は、医療×AI研究のマネージャーの育成です。医療者がコーディングをバリバリこなすレベルを目指すのは効率が悪いですが、一方でコーディングを理解せずにAI研究をするのも効率が良くないです。高いレベルでの医療×AIの融合を目指すため、医療者に対して深層学習を軸にしたプログラミング教育を行います。また、真の意味での独り立ちを達成するために、MNISTといったチュートリアルだけではなく、実際の医療データの抽出・加工から含めたより実践的な教育まで行います。
Education

ブログ

  • 2023.8.29
  • Recommendation, Ethics, Paper

医療における人工知能の公平性:レビューと提言

  • 2020.5.8
  • Checklist, Paper

Checklist for Artificial Intelli…

研究室の実績紹介

当研究室の実績を紹介します

胸部レントゲン写真から心機能・弁膜症推定

The Lancet Digital Health
Artificial intelligence-based model to classify cardiac functions from chest radiographs: a multi-institutional, retrospective model development and validation study

胸部レントゲン写真には、心機能や弁膜症を推定する特徴が内在していることをAIで証明。

MRIからメチオニンPET画像を

Radiology
AI-based Virtual Synthesis of Methionine PET from Contrast-enhanced MRI: Development and External Validation Study

仮想的なメチオニンPET画像をMRIから生成し、鑑別診断や予後予測で好成績。

ChatGPTで放射線科診断クイズを解く

Radiology
ChatGPT Diagnostic Performance from Patient History and Imaging Findings on the Diagnosis Please Quizzes.

パフォーマンスは放射線専門医レベル

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