日本藤田醫科大學攜手佳能醫療共同開發新冠快速檢測（CT）系統

日本藤田醫科大學放射線學教授大野良司與佳能醫療系統株式會社合作開發了基于CT肺部圖像的“新冠肺炎解析軟件”。該項目是由日本國立研發組織“日本醫療研究開發機構”(AMED)所主導的“新型冠狀病毒肺炎診斷方法相關研究”的一環。今后有望憑借該檢測系統繼續研發“快速診斷檢測試劑盒”。

2022 年6月，該軟件已獲得了制造和銷售許可，并將于9月1日開始銷售。

利用機器學習開發的算法

(注)機器學習：屬于人工智能(AI)的范疇。包含多種不同算法(深度學習，決策樹，聚類，貝葉斯等)。這項技術的主要任務是指導計算機從數據中學習，然后利用經驗來改善自身的性能，不需要進行明確的編程。在機器學習中，算法會不斷進行訓練，從大型數據集中發現模式和相關性，然后根據數據分析結果做出最佳決策和預測。機器學習應用具有自我演進能力，它們獲得的數據越多，準確性會越高。

目前，判斷是否感染新冠肺炎主要依靠3種方法檢測：

●核酸檢測(PCR檢測)

●抗原檢測(定性定量檢測)

●胸部計算機斷層掃描(CT檢查)

通常，CT檢查用于精確的鑒別診斷和預后評估，這要求醫生具有相當高水平的評估技能。

盡管目前不建議將 CT 掃描用于篩查新冠肺炎，但在某些情況下，考慮到傳播感染的風險和對醫療服務的影響，應當使用CT檢查。

比如：

●胸部 X 線檢查所見異常陰影需要與其他疾病鑒別時。

●出現臨床癥狀和局部感染等情況，強烈懷疑感染新冠病毒，但PCR檢測無法確定時。

但由于新冠肺炎影像所見存在非特異性，需要開發人工智能 (AI) 的自動解析以防止診斷疏漏。

新冠肺炎解析軟件在對圖像進行診斷時利用了一種由機器學習開發的算法。該算法屬于 人工智能(AI)技術，并提出在新冠肺炎中出現CT成像結果的可能性。該軟件的解析需要與佳能醫療的通用成像診斷工作站程序RapideyeCore SVAS-01 結合進行。

該系統特點：

(1) 在診斷新冠肺炎圖像時，用“高”或“低”顯示該病的可能性。

本軟件可提示在新冠肺炎中出現CT影像表現的可能性，以判斷是否為新冠肺炎、有無感染以及其嚴重程度。

(2) 新冠肺炎圖像測定功能可以清晰顯示肺部感染區域。

圖：新冠肺炎解析軟件示例圖(摘自日本藤田醫科大學官網)

靈敏度88.5%，可用于防止新冠肺炎的漏診

臨床試驗中，大野博士驗證了該軟件對比PCR 檢測結果的準確性，并顯示出了高精度：靈敏度為 88.5%(95%Cl 79.9-94.3%)。

大野教授預測，“通過使用這個軟件，我們可能有效避免醫生對新冠肺炎的漏診。”

既然說到藤田醫科大學的CT系統，我就順便介紹一下藤田醫科大學醫院超牛的超高精密的影像設備吧~

藤田醫科大學的“微創影像學診斷?治療中心” 擁有日本首臺128片搭載PET-CT、世界首臺東芝320排高清晰CT(藤田醫科大學與東芝聯合研發，全球配置最高302列CT)，能夠發現直徑僅有3毫米的癌癥病灶，而輻射量與X透視相同，僅為傳統CT的四分之一。

醫院還擁有IR(畫像下治療)等先進設備，以及世界領先的微創介入治療設備-達芬奇手術系統5臺，在微創介入治療前列腺癌、胃癌、大腸癌、食道癌、肺部腫瘤、婦科腫瘤、肝腫瘤、胰腺腫瘤，以及腦神經內外科、心臟內外科等多領域都積累了豐富的經驗和成果，具有相當領先的優勢。至今，神外科主動脈瘤的手術仍然保持著吉尼斯世界紀錄吶。該醫院也成為了全日本達芬奇手術范圍最廣的醫院。

關于藤田醫科大學醫院，是連續多年被日本厚生勞動省評為全日本大學醫院綜合排名第一的醫院。我們日本就醫網有做過詳細的介紹，請參考以下。

http://www.sunny-funny.com/zixun/1372.html