Imagery Medical

子供の肺炎の診断をサポートするX線画像

ブラジルの子どもの死亡率の原因としての肺炎の関連性は、最近の保健省文書で正式に証明されています。肺炎は小児期の死亡率の最も重要な原因であり、ブラジルを含む発展途上国における子供の死亡の第2原因を占めています。

胸部X -Rayは、世界保健機関（WHO）によって、毎日の臨床診療における肺炎の診断に現在利用できる最良の方法と見なされています。この分野では、観察者のパフォーマンスが過去10年間に得られた技術の進歩とは対照的である脆弱な部分を表していることを考えると、画像研究では、包み交差変動に関する研究は一般的です。

経験豊富なオブザーバー委員会による「コンセンサス」とは異なる解釈は、「エラー」と呼ぶことができます。オブザーバー間のバリエーションは、オブザーバーによるエラーがある場合に発生しますが、正しい解釈が何を表すかについて一般的な意見の違いがある場合も含まれます。エラーとバリエーションは、特にレントゲン写真の解釈で研究されています。

あらゆる研究の結果の妥当性の決定のために、診断テストの精度は、現実に可能な限り近い必要があります。

診断テストの評価における金の基本要因。胸部のX線撮影診断の場合、特に小児期において、画像解釈の精度は、肺炎の診断に参照（標準）として使用できるパターンがめったにないため、インターおよび観察内の一致を通じて主観的に評価されます。

したがって、小児期の肺炎の現在のパノラマには次の特性があります。

（i）肺炎は、小児期の罹患率と死亡率の重要な原因です。

（ii）微生物学的観点から敏感な診断テストの不足があります。

（iii）非常に効果的な小児ワクチン（HIBワクチンと抗炎球菌）が利用可能です。

（iv）研究間の比較を可能にするために標準化の対象となる可能性のある開発分野で利用可能な、実行が簡単で技術的な実装である正確な診断テストが不足しています。胸部X線撮影を異なることで使用する利点

肺炎の監視研究における世界の地域は、彼らの低コストを正当化します。ほとんどの研究サイトでの可用性。他の研究との比較の実行可能性。画像とストレージを簡単にデジタル化できます。測定値の標準化とメソッドの低医原性の可能性。

健康における人工知能医学の人工知能（AMI）を使用した専門家システムの応用は特に焦点を当てています

（i）アラートとリマインダー。

（ii）診断の援助。

（iii）治療的批判。

（iv）情報回復エージェント。そして

（v）画像の認識と解釈。 AMIシステムの実装に関する現在の課題には、医療行為の側面を正確に特徴付けるシステムの開発があります。

過去30年間で、Computational Vision（VC）は新しいAIツールとして提供されます。すべての個人の個々の知識を考慮した画像の処理に基づいてVCは、この知識を数学モデルの形でモデル化し、以前に解決された問題に基づいて新しい問題を解決することを目的としています。指摘されている重要な特徴は、その製品として、VCの膨らみにおけるアプリケーションからの情報の標準化を備えた技術の進化です。

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