このツールは正確かつ迅速な分析を提供し、眼科診断の効率を大幅に向上させます。 RetinAI OCT Expert は、各症例の評価に必要な時間を短縮し、診断精度を向上させることで、臨床上の意思決定における重要なサポートを提供し、患者に対するより迅速な介入とより効果的な治療を可能にします。さらに、大量のデータから学習する AI の機能により、システムは継続的に改善され、時間の経過とともに精度と有用性が向上します。

いいえ、 RetinAI OCT Expertの人工知能は決して医学的評価に置き換えられるべきではありません

医師は、AI が評価できない患者の臨床状況やその他の関連要素を考慮するため、AI によって生成された結果とのやり取りが非常に重要です。したがって、このテクノロジーは診断の効率と精度を高めることを目的としていますが、医学的評価なしに、独自の孤立した方法で捉えるべきではありません。

RetinAI OCT Expert は、 TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを備えた高度な人工知能アルゴリズムを使用し、 EyePACSやKaggle 糖尿病性網膜症などの有名なデータベースでトレーニングされ、カスタム内部データと組み合わせられます。この堅牢なトレーニングにより、システムは網膜と硝子体の構造変化を極めて正確に特定し、加齢黄斑変性症 (AMD) 、糖尿病性網膜症、黄斑浮腫などの状態を分類できるようになります。さらに、自動網膜層セグメンテーション技術により人的エラーが最小限に抑えられ、一貫した信頼性の高いリアルタイム分析が提供されます。

はい！ RetinAI OCT Expert は、OCT 機器および臨床管理システム (EMR) の大手メーカーと幅広く互換性があるように設計されています。さまざまな形式の画像を受け入れ、電子医療記録との自動統合を実行して、クリニックでのワークフローを容易にします。さらに、このシステムは褒め言葉や画像用の安全なクラウド ストレージを提供し、迅速なアクセスと効率的な共有を保証します。これらの機能により、RetinAI はあらゆる規模の診療所や病院にとって理想的なソリューションになります。

RetinAI でのレポートの生成は完全に自動化されており、国際的な眼科基準に従っています。 OCT 画像がアップロードされると、システムはデータを分析し、網膜層をセグメント化し、病理学的変化を特定します。生成されるレポートには次のものが含まれます。

• ブロックされた変更の詳細な説明。

• 関心のある領域の注釈が付けられた画像。

• 分析を示すグラフ。

• 眼科ガイドラインに基づいた臨床推奨事項。レポートはクリニックのロゴを使用してカスタマイズでき、すぐに印刷またはデジタル共有できます。この機能により時間を節約し、患者ケアの効率を向上させます。

はい、RetinAI OCT Expert は、安全性と法令順守に強く取り組んで開発されました。システム全体は、次のような主要な世界的な医療データ保護規制の要件を満たすように設計されています。

• LGPD (ブラジル):患者データが透明性と安全性をもって扱われることを保証します。

• GDPR (ヨーロッパ):個人データの悪用に対する高度な保護を提供します。

• HIPAA (米国):健康情報の機密性と完全性を保証します。このプラットフォームは、エンドツーエンドの暗号化を使用して、送信、処理、保管中のデータを保護するとともに、許可されたユーザーに安全なアクセス オプションを提供します。

RetinAI OCT Expert は、診断プロセスの重要なステップを自動化し、医師とチームが患者のケアに集中できるようにします。ワークフローを最適化する主な方法は次のとおりです。

• 高速かつ自動分析:数秒で診断が行われ、検査の解釈に必要な時間がすぐに短縮されます。

• カスタマイズされた、すぐに使用できるレポート:完全なレポートが自動的に生成されるため、手動で転記する必要がありません。

• 既存システムとのシームレスな統合: OCT 機器や電子医療記録システムと互換性があり、すべての情報が確実に一元化されます。この自動化により、チームの生産性が向上するだけでなく、患者エクスペリエンスも向上し、迅速かつ正確な結果が得られます。

はい、RetinAI OCT Expert には、病状の検出だけでなく、時間の経過に伴うその変化のモニタリングも可能にする機能が装備されています。

• 比較分析:このシステムは、以前の検査と現在の検査を比較し、AMD、黄斑浮腫、糖尿病性網膜症などの症状の進行または退行を特定できます。

• トレンド グラフ:提供される視覚化は、臨床医が網膜の厚さの変化やその他の関連する考慮事項を理解するのに役立ちます。

• 進行アラート:即時の臨床介入が必要となる可能性のある重大な変化を自動的に識別します。この機能により、RetinAI は慢性眼疾患の管理に不可欠なツールになります。

RetinAI OCT Expert は、医師がより個別化された効果的なケアを提供できるように設計されています。彼がどのようにそれを簡単にしているか見てみましょう:

• 詳細かつ具体的なレポート:各レポートは患者の個別の所見に基づいて調整され、関連する変更点と個別の推奨事項が強調表示されます。

• 個別の進行モニタリング:このシステムにより、同じ患者の検査を比較して、治療計画の適応に役立つ特定の変化を特定することができます。

• 患者とのコミュニケーションの容易さ:明確で視覚的に豊富なレポートを患者と直接共有できるため、治療への理解とアドヒアランスが向上します。 RetinAI を使用すると、医師は効率が向上するだけでなく、あらゆる決定が最も正確で関連性の高いデータに基づいて行われるようにすることで、治療の質も向上します。

RetinAI OCT Expertの開発では、最も厳格な国際基準に従って、科学的および技術的検証の細心のプロセスが進められました。このプラットフォームは、眼科医に臨床上の正確さ、安全性、信頼性を提供することを目的として作成されました。以下は、検証プロセスと関与するセンターの詳細です。

科学的および技術的検証プロセス

開発と検証のパイプラインは、次の重要なステップを経て進歩しました。

1. AI トレーニングのためのデータの選択と準備:

   • Retina の専門家:最初のデータ キュレーションは専門家によって実行され、使用される画像が高品質で臨床的に関連していることを確認しました。

   • データソース:データは、EyePACS や Kaggle 糖尿病性網膜症などの参照データベースから抽出され、専用の内部データベースと組み合わせて、パーソナライゼーションと臨床応用性を高めました。

1. 専門家によるデータの注釈:

   • 画像には、経験豊富な眼科医が、特定の病状、網膜層、その他の関連する特徴に応じた専用のツールを使用して、詳細に注釈が付けられました。

1. メモの品質保証:

   • 網膜を専門とするQA (品質保証)チームによって厳格な監督が行われ、アノテーションが正確でエラーがないことが保証されました。

1. AIトレーニング実験の承認:

   • 注釈を検証した後、データセットは人工知能モデルで使用するために専門監督者によって承認されました。

1. モデルのトレーニングと調整:

   • 使用したフレームワーク:トレーニングは、深層学習における堅牢性が認められたフレームワークである TensorFlow と PyTorch を使用して実行されました。

   • MONAI: OCT 画像セグメンテーションなどの医療アプリケーションに最適化されたツール。

1. テストと継続的な反復:

   • トレーニング モデルは、範囲を調整して精度を最大化するために、実際の患者データと臨床状態に基づいてテストされました。

1. 自動レポート:

   • このシステムは、国際品質基準を満たす自動レポートを生成するように構成されています。

国際規制の遵守

RetinAI OCT Expert は、以下を含む最高の品質基準、医療規制、データ保護法に準拠して開発されました。

• EU AI ACT:人工知能に関するヨーロッパの規制に準拠し、セキュリティと透明性を確保します。

• GDPR:欧州のプライバシー規制に準拠して機密データを保護します。

• ISO 13485:医療機器の品質管理システムの国際認証。

• CE (Conformité Européenne):欧州連合で販売される医療機器に必要な基準を満たしています。

• FDA クリアランス:米国での使用が承認され、安全性と有効性が強化されます。

• HIPAA コンプライアンス:米国の医療データ プライバシー法へのコンプライアンスを確保します。

科学センターとコラボレーション

RetinAI の開発には、主要な眼科研究センターおよび世界的に認められた学術機関とのパートナーシップが含まれます。主なハイライトには次のようなものがあります。

• RetinaAI Study Center:眼科に応用される人工知能の使用に焦点を当てています。

• 名門大学:独立したデータと評価に基づいて開発された学術機関。

• 国際基準病院:臨床検証は大規模病院で実施され、実際の使用シナリオでの調整が可能になりました。