論文の概要: All-in-one platform for AI R&D in medical imaging, encompassing data
collection, selection, annotation, and pre-processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06145v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 09:24:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 07:28:32.193166
- Title: All-in-one platform for AI R&D in medical imaging, encompassing data
collection, selection, annotation, and pre-processing
- Title(参考訳): データ収集、選択、アノテーション、前処理を含む医療画像におけるAI R&Dのためのオールインワンプラットフォーム
- Authors: Changhee Han, Kyohei Shibano, Wataru Ozaki, Keishiro Osaki, Takafumi
Haraguchi, Daisuke Hirahara, Shumon Kimura, Yasuyuki Kobayashi, Gento Mogi
- Abstract要約: Deep Learningは医療画像研究開発(R&D)を推進しており、AI/MLベースの医療機器の頻繁な臨床利用につながっている。
しかし、AIR&Dを前進させるためには、1) ヨーロッパ/アメリカ、そしてアジアからの10%未満のデータを含む重要なデータ不均衡、2) 世界の人口の60%を占めること、2) 商用利用のためにデータセットをキュレートするために必要な時間と投資の2つの課題が生じる。
そこで我々は,1)データ収集,2)データ選択,3)アノテーション,および4)事前処理などのステップを含む,最初の商用医用イメージングプラットフォームを構築した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6291643559814802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep Learning is advancing medical imaging Research and Development (R&D),
leading to the frequent clinical use of Artificial Intelligence/Machine
Learning (AI/ML)-based medical devices. However, to advance AI R&D, two
challenges arise: 1) significant data imbalance, with most data from
Europe/America and under 10% from Asia, despite its 60% global population
share; and 2) hefty time and investment needed to curate proprietary datasets
for commercial use. In response, we established the first commercial medical
imaging platform, encompassing steps like: 1) data collection, 2) data
selection, 3) annotation, and 4) pre-processing. Moreover, we focus on
harnessing under-represented data from Japan and broader Asia, including
Computed Tomography, Magnetic Resonance Imaging, and Whole Slide Imaging scans.
Using the collected data, we are preparing/providing ready-to-use datasets for
medical AI R&D by 1) offering these datasets to AI firms, biopharma, and
medical device makers and 2) using them as training/test data to develop
tailored AI solutions for such entities. We also aim to merge Blockchain for
data security and plan to synthesize rare disease data via generative AI.
DataHub Website: https://medical-datahub.ai/
- Abstract(参考訳): Deep Learningは医療画像研究開発(R&D)を推進しており、AI/MLベースの医療機器の頻繁な臨床利用につながっている。
しかし、AI研究開発を進めるには、2つの課題が生じる。
1) 人口の60%を占めるにもかかわらず、ヨーロッパ/アメリカのデータの大半がアジアから10%以下である重要なデータ不均衡。
2)商用利用のためのプロプライエタリデータセットのキュレーションに必要な膨大な時間と投資。
そこで我々は,次のステップを含む最初の商用医療画像プラットフォームを構築した。
1)データ収集
2)データ選択
3)アノテーション,及び
4)前処理。
さらに, 超音波断層撮影, 磁気共鳴画像, 全スライディング画像スキャンなど, 日本および広域アジアにおける低表示データの活用に焦点をあてた。
収集したデータを用いて,医療用ai研究開発のためのデータセットの作成・提供を行う。
1)これらのデータセットをAI企業、バイオファーマ、医療機器メーカーに提供し、
2)これらをトレーニング/テストデータとして使用して,そのようなエンティティに適したAIソリューションを開発する。
データセキュリティのためにBlockchainをマージすることや、生成AIを通じて稀な疾患データを合成する計画も目指しています。
DataHub Webサイト: https://medical-datahub.ai/
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