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  • 微生物検査におけるAIの精度管理

第35回日本臨床微生物学会

検査室での外部精度管理、内部精度管理を参考に、意図した精度でAI モデルによる菌種推定が行われているかの評価ならびに、 どのようにAI モデルの継続改良を行っていくのか等について構想をご紹介した。

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  • Research and Development of Image Recognition AI to Estimate Bacterial Species using Gram Stain Findings in Aerobic and Anaerobic Blood Culture Bottle

IDweek2023

It has been reported that image AI of Gram stained images of blood culture-positive specimens can be performed with high accuracy for easy classification, but considering its usefulness in actual clinical practice, it is possible to perform more detailed bacterial species estimation classification. Development of image AI is desired. We will introduce the results of our investigation by expanding the estimated bacterial species.

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  • Research and Development of Image Recognition AI to EstimateBacterial Species Using Gram Stain Findings in Urine Specimens

ASM2023

Urinary Gram-stained findings are a useful test for initial selection of antibiotics, but a certain degree of proficiency is required to interpret them.
We developed a prototype image analysis system for urine Gram-stained images and verified whether it is possible to estimate bacterial species.

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  • 血液培養陽性検体のグラム染色所見を用いた菌種推定画像AIの研究開発

第97回日本感染症学会総会・学術講演会

血液培養陽性検体のグラム染色像の画像AIは分類が容易な分類では高い精度で行えると報告されているが、実臨床での有用性を鑑みると、より詳細な菌種推定分類を可能にする画像AIの開発が望まれる。推定菌種を広げて検討結果をご紹介します。

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  • 尿検体グラム染色像を活用した早期に菌種推定を行う画像AIの研究開発

第71回日本感染症学会東日本地方会・学術集会

尿のグラム染色所見は、初期の抗菌薬選定に有用な検査であるが、判読にはある程度の習熟を要する。尿グラム所見画像に対する画像解析システムを試作し、菌種推定が可能かを検証した。

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  • グラム染色像を用いて早期に菌種推定を行う画像AIの研究開発

第33回日本臨床微生物学会

グラム染色による菌種推定は、汎用性、迅速性、コスト面での優位性があるが、その判読能力には経験によって差があり、経験の少ない初期研修医や感染症を専門としない医師や微生物検査の従事経験のない臨床検査技師では敬遠されがちである。グラム染色画像を機械学習したAIでの判別性能を確認した。

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