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オペレーションの頭脳：人工知能とデジタルツインで手術の未来を地図化するアトラスメディテック

アスリートが試合のためにトレーニングし、俳優が公演のためにリハーサルするように、外科医も手術の前に準備をします。 今、Atlas Meditechは、AIと物理的に正確なシミュレーションを使用して、脳外科医が手術前の準備で新たなレベルのリアリズムを体験できるようにしています。 脳外科インテリジェンスプラットフォームであるAtlas Meditechは、MONAI医療画像フレームワークとNVIDIA Omniverse 3D開発プラットフォームを含むツールを採用し、AIによる意思決定サポートと高精度の手術リハーサルプラットフォームを構築しています。その使命は、手術結果と患者の安全性の向上です。 「Atlasは、脳外科医のためのマルチメディアツールのコレクションを提供し、彼らが実際の手術の前の夜に手術を精神的にリハーサルできるようにします」と、Atlas Meditechおよびその非営利団体であるNeurosurgical Atlasの創設者であるDr. Aaron Cohen-Gadolは言います。「高速計算とデジタルツインを活用して、この精神的なリハーサルを高度にリアルなシミュレーションリハーサルに変えたいと考えています。」 Neurosurgical Atlasは、脳の症例研究、手術ビデオ、および3Dモデルを100万以上のオンラインユーザーに提供しています。Atlas Meditechの創設者であり、インディアナ大学医学部の神経外科の教授でもあるDr. Cohen-Gadolによれば、米国の脳外科手術トレーニングプログラムの90％以上、および他の国の数万人の神経外科医が、レジデンシーや手術キャリア初期において、Atlasを主要なリソースとして利用しています。 Atlas MeditechのPathfinderソフトウェアは、専門家が脳内のレッションに到達するための安全な手術経路を提案できるAIアルゴリズムを統合しています。 NVIDIA Omniverseは、カスタムの3Dパイプラインとメタバースアプリケーションを接続および構築するためのプラットフォームであり、チームは手術リハーサルのために個々の患者の脳のカスタム仮想表現を作成することを目指しています。 人間の脳のカスタム3Dモデル Atlas Meditechの高度なシミュレーション（画面上または没入型仮想現実）の主な利点は、シミュレーションをカスタマイズできることです。これにより、外科医は、患者の脳のサイズ、形状、および病変の位置に一致する仮想脳で練習できます。 「すべての患者の解剖学は少し異なります」とDr.…

MLCommonsは、臨床効果を提供するためのAIモデルのベンチマークを行うためのオープンソースプラットフォームであるMedPerfを紹介します

AIモデルの有効性を大規模かつ多様な実世界データセットで評価することは、医療AIの臨床翻訳において重要です。MLCommonsというオープンな国際エンジニアリングコミュニティが発表したオープンベンチマーキングプラットフォーム「MedPerf」は、患者のプライバシーを保護し、法的および規制上の懸念を最小限に抑えながら、幅広い実世界医療データでAIモデルを効果的に評価し、臨床的な有効性を提供するために開発されました。 医療AIモデルは、可能な臨床設定の小さなサブセットのデータで訓練された場合、特定の患者集団に対して意図しないバイアスを持つことがあります。一般化能力の欠如により、医療AIは実世界での効果が低いかもしれません。しかし、プライバシー、法的、規制上の考慮事項により、データ所有者はより大規模かつ多様なデータセットへのモデル訓練のアクセスをためらっています。MedPerfは、世界中のデータをAI研究者に便利かつ安全にアクセス可能にすることで、バイアスを排除し、一般化能力と臨床的な影響力を向上させることで、医療AIを強化します。 患者データへのアクセスがない状況下で、MedPerfは医療機関が簡素化された人間監視方式でAIモデルを評価および検証できるようにします。医療AIモデルは、データ供給業者によってリモートでインストールおよびレビューされ、プラットフォームの分散評価によって可能になります。患者情報のプライバシーに関する懸念が軽減され、信頼が強化され、これらすべてが医療関係者間のより良い連携に貢献します。 MedPerfは、同じ共同作業者とともに数多くのAIモデルの評価を時間ではなく数か月で行うことができます。この効果は、最大の連邦実験である脳腫瘍分割（FeTS）チャレンジで示されました。FeTSチャレンジでは、6つの大陸の32のサイトで41の異なるモデルをMedPerfで評価しました。 さらに、学術的な医療研究を反映した一連のパイロット試験によって、MedPerfの有効性が確認されました。これらの試験では、脳腫瘍、膵臓、手術ワークフローの段階などがカバーされました。その結果は、連邦評価ベンチマークが誰もが利用可能なAIを活用した医療ケアに向けた進展に役立つことを確認しています。 MedPerfは、利用性、適応性、パフォーマンスの観点で、fast.aiや他の広く利用されているMLライブラリの普及を促進するために、推奨しています。Microsoft Azure OpenAI Services、Epic Cognitive Computing、HF推論ポイントなどがサポートされるAPI専用およびプライベートAIモデルの一部です。 MedPerfは元々放射線学のために設計されましたが、バイオ医学の任意の分野に適用できる汎用プラットフォームです。MedPerfは、MLパイプラインの構築を簡素化するGaNDLFという姉妹プロジェクトにより、デジタル病理学やオミクスなど、さまざまな活動をサポートできます。データエンジニアリングのギャップを埋め、開発者に最先端の事前学習済みCVおよびNLPモデルへのアクセスを提供するために、MedPerfはPathMLやSlideFlow、Spark NLP、MONAIなどの特殊なローコードライブラリの例を作成しています。 チームは、自分たちの作業が医療AIへの信頼を高め、臨床設定でのMLの普及を加速し、最終的には医療AIが各患者に合わせたケアを提供し、医療費を削減し、医師と患者の生活の質を向上させることを願っています。

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