- 超音波検査は非侵襲かつリアルタイムで臨床診断に広く用いられるが、医師の技能依存や画質の問題で誤診のリスクがあり、既存のAIは大量のラベルデータを必要とすることで患者プライバシーの懸念やタスク特化による臨床汎用性の制約があるため、本研究はプライバシー保護型の超音波ファンデーションモデルUltraFedFMを開発した。
超音波画像向けプライバシー保護型連合学習基盤モデルによる診断と病変セグメンテーション
AIによる要点抽出
ClinPeerは、医学用語の正確性を含め、翻訳・要点抽出の精度の継続的な向上に努めています。 翻訳・要点抽出の精度にお気づきの点があれば、お問い合わせよりご連絡ください。 なおClinPeerでは、翻訳・要点抽出の正確性等の保証は致しかねますので、詳細については必ず原文をご確認ください。