AI HEALTHCARE DIAGNOSTICS
vision
AI医療画像解析・診断支援システム
レントゲン、CT、MRI画像を3D UNetディープラーニングモデルで解析し、病変や異常陰影を早期発見・可視化して放射線科医の画像診断を支援する医療用AIシステム。
# Deep Learning# DICOM Image# UNet Segmentation# TensorFlow# Monai
契約形態受託開発
開発体制6名
開発期間6ヶ月
注目機能
コアシステム機能一覧
エンドユーザーおよび企業管理者の双方に最適化されたモジュール設計
01
放射線科医・医師側
- DICOM医療画像ビューア＆PACS連携
- 病変箇所ヒートマップ自動オーバーレイ
- 3D臓器セグメンテーション可視化
- 読影レポート下書き自動生成
- 医師承認・デジタル署名
5 機能
02
医療AIエンジン側
- 3D UNet/ResNetディープニューラルネット
- 高解像度DICOM前処理パイプライン
- 多疾患・異常所見分類アルゴリズム
- HIPAA・医療データ規格準拠
4 機能
03
病院管理側
- 院内PACS / HISサーバー連携設定
- 異常検出感度・しきい値調整
- 医師読影一致率アナリティクス
- 患者データセキュリティ監査
4 機能
対応範囲
プロジェクト開発フロー
フェーズ 01
要件定義
フェーズ 02
UI/UXデザイン
フェーズ 03
医療AIモデル学習
フェーズ 04
開発
フェーズ 05
単体・結合テスト
フェーズ 06
運用・保守
Tech Stack Architecture
プロジェクト使用技術スタック
開発言語＆フレームワーク
Python, C++, PyTorch, MONAI
AIツール＆GenAIモデル
3D UNet, Claude 3.5 Sonnet (Medical), Antigravity Diagnostic Model
データベース＆ベクトル検索
Orthanc DICOM Server, PostgreSQL
インフラ＆クラウド基盤
NVIDIA DGX Station, AWS HealthImaging
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