FUJIFILM

AI技術を活用した画像認識技術により、撮像画像から対象部位を抽出します。抽出結果から、撮像時の位置決め設定の自動化や診断用３D画像作成時に不要な組織の自動除去を実現し検査の自動化をサポートする技術です。

AI技術を活用して構築した認識機能により心臓の断面及び左室、左房、右房壁を自動認識し、EF(左室駆出率; Ejection Fraction)や体積計測等を自動で行うことができます。心エコー検査において上記計測は使用頻度が高く、検査間誤差が出やすいため、自動化することによって検査の定量化を促進し、再現性向上と検査時間の短縮に貢献します。

超音波画像から、血管の静脈・動脈の判別や、血管径と深さの認識をする技術。各種超音波画像診断への貢献が期待されます。

X線画像に写っている異物等を認識する技術です。
手術用ガーゼ等の器具の認識に活用し、手術の遺残物を確認する外科医の負荷の軽減を目指しています。

撮影装置に取り付けたカメラの画像をAI技術を活用して開発したソフトウェアで認識し、ポジショニングのサポートに利用する技術です。

撮影装置に搭載するセンサーを用いて、被写体を3次元で認識し、検査目的に適した撮影条件を提案し、放射線技師をアシストする技術を開発中です。
撮影前に患者の体型や撮影メニューに応じた最適条件を算出することにより、線量不足による写損や過剰被ばくを防ぐことが期待されます。

医療機関内のさまざまな部門システムで管理している診療データを基に、肺炎入院患者の経過を高精度に予測する技術を開発しました。本技術を活用し、今後患者一人ひとりに応じた診療計画の作成や限られた医療リソース配分の最適化支援が期待されます。

肺結節の性状分析結果の観察と分析結果を元に、肺結節の所見文作成を支援する技術です。形状や吸収値、石灰化の有無などの複数の性状を分析し、結果を自然言語処理技術を用いて複数の所見文候補を提示することが可能になります。

医師が抽出した肝臓の関心領域の性状を分析し、医師の所見文作成を支援する技術です。区域や大きさのみならず、造影CTの多時相の検査画像をもとに、出現や消失を分析することも可能になります。また肺結節性状分析と同様に、自然言語処理技術を活用して複数の所見文候補を提示することも可能になります。

下部消化管内視鏡検査において、AI技術を活用してスコープの体内挿入・体外抜去、さらに処置具挿入をソフトウェアで自動認識します。
検査時間、ポリープなどの検体採取情報の記録を支援し、医師のレポート作成の負担軽減に繋がることが期待されます。

退院サマリなどの書類を作成する際記載する必要性が高い文章を診療録から抽出し文書作成を支援する技術を開発しました。

「CITA Clinical Finder」に蓄積された診療データを基に外来患者の転倒リスクを予測し、リスクスコアおよびAIの予測に寄与した要因を提示する技術を開発しました。

「CITA Clinical Finder」に蓄積された患者情報やユーザーの閲覧時の状況を基に、閲覧可能性の高い診療データを予測してリストアップし、診療データ参照を支援する技術を開発しました。

上部消化管内視鏡検査において、AI技術を活用したソフトウェアで医師が撮影した画像の部位を自動で認識します。
各部位で適切な画像を抽出しレポートに自動で記録することで、医師のレポート作成の負担軽減に繋がることが期待されます。

CTやMRIなどで撮影された医用画像に対して放射線科医が作成する読影レポートを構造化する、富士フイルム独自の自然言語処理技術「読影レポート構造化AI」を開発しました。
放射線科医の専門知識に基づき書かれた読影レポートを構造化することで、医師特有の言い回しや医学専門用語を含む読影レポートを効率的にデータベース化し活用することが可能です。

患者の検査結果や治療履歴など患者情報を包括的に記載する文書である「サマリ」の文案を、生成AIの1つである大規模言語モデルを用いて自動生成・提示する「サマリ作成支援AI技術」を開発しました。