V7

V7事例紹介 その3:IMIDEX

肺がんの兆候である肺結節の検出にV7を使用したIMIDEX社の事例

【課題】
IMIDEXは、最先端のAI技術を用いて、医療専門家が胸部X線で微細な肺結節を検出する方法を革新しています。大量のデータと厳格な医療規制に対応するため、IMIDEXはFDAとHIPAAの基準を満たすだけでなく、プロセスを合理化し、最大限の精度を実現するコンセンサスステージを備えたカスタムデータワークフローを構築できるツールを必要としていました。

解決策
IMIDEXは、V7を使用して胸部X線にアノテーションをつけ、複数の放射線科医の助けを借りてモデルをトレーニングまたはテストするためのコンセンサスステージを備えたカスタムワークフローを作成します。V7のユーザーフレンドリーなインターフェース、高度なデータ管理、アノテーションのトラッキング、専任のカスタマーサクセスチームによるサポートにより、V7はAIソリューションのトレーニングデータと検証データの準備プロセスを合理化し、より効率的に管理可能となりました。

IMIDEXについて

IMIDEXは、AIを活用して肺がんで亡くなることを防ぐことを目指しています。専門家チームは、VisiRad XRというソフトウェアを開発し、放射線科医が胸部X線で肺結節を特定するのに役立ちます。肺結節は肺がんの早期指標であり、VisiRad XRは診断と治療のギャップを埋め、早期段階でがんを発見するツールを提供します。IMIDEXのチームは、V7を使用してDICOM画像にアノテーションとラベルを付け、モデルの精度を向上させ、Ground Truth(グラウンドトゥルース)の作成を高速化します。

V7で9000以上のDICOM画像にアノテーションを付ける

高度に洗練されたコンピュータビジョンモデルを開発するために、IMIDEXは大量の胸部X線画像に正確にラベル付けする必要があります。社内の放射線科医のチームは、結節の特定とアノテーション付けに専念しており、画像分類のためのタグを利用し、画像の可視性や特定のファイルに関連する追加情報をマークします。

IMIDEXは、時には1データセットあたり9,000ファイルにも達するような大量のデータを扱い、V7にアップロードして管理しています。すべてのデータがラベル付けされレビューが終わると、IMIDEXのモデル、VisiRad XRのトレーニングに利用されます。

最高品質の注釈を確保するために、IMIDEXはV7を利用して特定のプロジェクトに合わせたカスタムデータワークフローを作成します。これらのワークフローには、2人の放射線科医がブラインドリードを行い、互いの作業を見ずに同じ画像にアノテーションを付けるコンセンサス段階が含まれることがよくあります。矛盾があれば、独立したレビュアーが解決します。

V7を利用する理由:V7を使用した簡単なブラインドリードと直感的なデータワークフローの設定

IMIDEXチームは、カスタムワークフローを簡単に設定し、ピクセルパーフェクトなアノテーションの作成し、ブラインドリードの実行、大量のデータの処理、アノテーションの進行状況を追跡できるトレーニングデータプラットフォームが必要でした。

チームは、カスタムワークフローとコンセンサス段階のブラインドリードを実装することで、モデルの精度を向上させるために主にV7を選択しました。

V7のワークフローシステムは、アノテーションプロセスの明確で高レベルなビューを提供し、プロジェクト管理を支援しました。これにより、チームはより簡単にグラウンドトゥルースデータを作成することができました。システムの安定性と直感的なインターフェース、およびナビゲーションを容易にするための便利なキーボードショートカットも、効率の向上に寄与しました。

さらに、IMIDEXはV7のカスタマーサポートに非常に満足しており、新たに発生した問題は24時間以内に解決されています。

結果:より迅速なGround Truth作成とモデルの精度向上

データラベリングと品質保証にV7を使用することで、IMIDEXはコンピュータビジョンモデル - VisiRad XRの精度を向上させるプロセスをスピードアップすることができました。これにより、チームはAIによるシステムをより早く医療業界に導入することができ、結果的にはより良い患者の予後をもたらし、最終的にはより多くの命を救うことができます。

V7のおかげで、IMIDEXチームは他のプロジェクトに取り組むための時間を増やすことができました。2023年には、より多くのデータを取得し、CTスキャンなどの新しい医療フォーマットをアノテーション付けすることにより、取り組みを拡大する予定です。

全体的に、V7はIMIDEXにとってゲームチェンジャーであり、ワークフローを合理化し、効率を向上させ、AIの使用により医療業界を革新する可能性のある未来のプロジェクトの基盤を築きました。

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