AI-Rad Companionマルチモダリティ環境下において画像診断をサポート

多くの国では、放射線科での検査件数が急増している一方で、放射線科医や放射線技師の数はこの傾向に追いついていません。その結果、放射線科医の仕事量は飛躍的に増加しています。¹

最近の研究では、放射線科医の読影時間を半分に短縮すると、読影時のエラー率が16.6%増加することが示されています。^{2, 3, 4}

胸部全体のCT画像から「肺結節検出」、「肺実質の計測・表示」、「心臓容積」、「冠動脈カルシウム計測」、「大動脈計測」、「胸椎骨計測」を一度に解析し、レポートを生成します。

新たに追加された「Pulmonary Density（肺密度計測）」は、肺および各肺葉を自動的にセグメンテーションし、それぞれの部位（肺領域、片肺、各肺葉）において肺密度計測を行い、肺密度が高い部位の体積、各部位での割合および平均CT値を自動的に計測します。

頭部MR画像から脳の各部位を自動的にセグメンテーションし、部位ごとにノーマルデータベースと比較することにより、異常のリスクを解析結果画像と定量レポートとして提供します。放射線科医および診療医にこれらの結果をアルツハイマー型認知症やパーキンソン病等のリスク評価に活用していただくことを想定しています。

MR画像から前立腺のセグメンテーションを自動的に行い、前立腺の体積を自動計測します。それにより得られた結果画像上に放射線科医が病変部をマークし、マークされたデータ（DICOM-RTSS ⁵）を超音波画像診断装置に送信することにより、超音波を用いて生検を行う際に補助的なツールとして活用することができます。

CTによって撮影された臓器の輪郭を自動的に描画することで、放射線治療計画のワークフローをサポートします。AI-Rad Companion Organs RT は、CT画像による解剖学的データセットに対応しているため、事前に構成された各臓器のテンプレートに基づき輪郭を描画可能で、これにより臓器の自動セグメンテーションを行うことができます。

Siemens Healthineers の最先端アルゴリズムはリリースされると同時にユーザーへ自動的に配信されます。

また、AI-Rad Companionの拡張機能はセキュアなクラウド環境である「teamplay Cloud Platform」を介して提供されます。これにより定期的な更新やバージョンアップが容易になり、既存の IT 環境への新しい製品の統合が容易になります。