論文の概要: COVID-19 Computer-aided Diagnosis through AI-assisted CT Imaging
Analysis: Deploying a Medical AI System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06242v2
- Date: Tue, 12 Mar 2024 10:54:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 11:19:58.265919
- Title: COVID-19 Computer-aided Diagnosis through AI-assisted CT Imaging
Analysis: Deploying a Medical AI System
- Title（参考訳）: ai支援ct画像解析によるcovid-19診断 : 医療aiシステムの展開
- Authors: Demetris Gerogiannis and Anastasios Arsenos and Dimitrios Kollias and
Dimitris Nikitopoulos and Stefanos Kollias
- Abstract要約: 我々は,CT画像の自動解析を目的とした最先端AIシステムの統合と信頼性,迅速な展開について紹介する。
提案システムは、医師の発見時間を短縮し、新型コロナウイルス検出の全体的な効率を高めることが期待されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.1664846590467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Computer-aided diagnosis (CAD) systems stand out as potent aids for
physicians in identifying the novel Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) through
medical imaging modalities. In this paper, we showcase the integration and
reliable and fast deployment of a state-of-the-art AI system designed to
automatically analyze CT images, offering infection probability for the swift
detection of COVID-19. The suggested system, comprising both classification and
segmentation components, is anticipated to reduce physicians' detection time
and enhance the overall efficiency of COVID-19 detection. We successfully
surmounted various challenges, such as data discrepancy and anonymisation,
testing the time-effectiveness of the model, and data security, enabling
reliable and scalable deployment of the system on both cloud and edge
environments. Additionally, our AI system assigns a probability of infection to
each 3D CT scan and enhances explainability through anchor set similarity,
facilitating timely confirmation and segregation of infected patients by
physicians.
- Abstract（参考訳）: コンピュータ支援診断システム(CAD)は、医療画像による新しいコロナウイルス病2019(COVID-19)の特定において、医師にとって強力な支援となる。
本稿では、ct画像を自動的に分析し、新型コロナウイルスの迅速検出に感染の可能性を提供する最先端のaiシステムの統合と、信頼性と迅速な展開について紹介する。
このシステムは, 分類と分節化の両方からなるシステムであり, 医師の検出時間を短縮し, 新型コロナウイルス検出の総合的効率を高めることが期待されている。
データ格差や匿名化、モデルの時間効率性のテスト、データセキュリティなど、さまざまな課題を克服し、クラウドとエッジ環境の両方でシステムの信頼性とスケーラブルなデプロイを可能にしました。
さらに,我々のAIシステムは,各3次元CTスキャンに感染確率を割り当て,アンカーセットの類似性を通じて説明可能性を高め,医師による感染患者のタイムリーな確認と分離を容易にする。
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