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利用人工智能开发癌症综合医疗系统
利用人工智能的综合癌症医疗系统的开发1.研究对象：研究对象为2011年5月13日至2029年12月31日期间在我院接受癌症治疗或手术的患者的生物样本（例如从病变部位采集的基因组信息）。 The research title is: "Development of artificial intelligence to accelerate new drug discovery" (Principal Investigator: Natsume Yayoi, National Institute of Biomedical Innovation), the research title is: "Understanding the pathology of malignant tumors through genomic and epigenomic analysis" (Principal Investigator: Kosaka Shinji, Division of Cellular Informatics, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Research aimed at identifying genetic factors contributing to personalized prevention of cancer in the AYA (Adolescence and Young Adult) generation" (Principal Investigator: Kawano Takashi, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Research aimed at identifying genetic factors contributing to personalized prevention of lung cancer" (Principal Investigator: Kawano Takashi, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Research aimed at identifying genetic factors contributing to personalized prevention of breast cancer, ovarian cancer, and uterine cancer" (Principal Investigator: Kawano Takashi, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Elucidation of immune response network mechanisms in hosts and tumors based on genome analysis" (Principal Investigator: Shiraishi Shinji, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute)研究课题：“利用国家大数据和人工智能（AI）构建外科医生最佳配置模拟平台”（首席研究员：冈山大学医学、牙科和药学研究院消化器外科、肿瘤控制科学系、病理控制科学系藤原俊义） 研究课题：“乳腺肿瘤的临床病理特征、诊断以及治疗的有效性和安全性的研究”（首席研究员：国立癌症中心医院乳腺外科的周藤昭彦） 研究课题：“用于药物发现研究的患者标本移植模型的构建研究”（首席研究员：国立癌症中心研究所分子药理学系滨田哲信） 将使用上述研究中获得的样本和随附的医疗信息。 此外，在“基于基因组分析阐明肺癌发生发展的分子机制”的研究项目（首席研究员：国立癌症中心研究所基因组生物学部门河野隆）和“旨在确定青少年和青年一代癌症治疗目标的体细胞基因组分析研究”（首席研究员：国立癌症中心研究所基因组生物学部门河野隆）的研究项目中，也将使用全面同意制度实施前获得的现有患者样本。在这种情况下，该研究将在无需征得同意的情况下，根据涉及人类受试者的医学和科学研究伦理指南，经国家癌症中心研究伦理委员会批准后使用。另一方面，未经同意，基因组和表观基因组信息在任何情况下都不会被注册在数据库中或公开。 本研究项目获得的样本和信息将用于以下项目：“加速新药发现的人工智能开发”（首席研究员：国家生物医学创新研究所夏目弥生）（2019-108）和“图像诊断支持AI的持续开发和性能评估的基础环境构建的多中心合作观察研究”（首席研究员：中央医院放射科渡边雄一）（2023-229）。关于2019-108、2023-229所获取的样本及信息用于未来研究的可能性，若将从研究对象处获取的样本及信息用于在取得研究对象等的同意时未确定的未来研究，则需在获得伦理审查委员会的批准及研究机构负责人的许可后进行。
人工智能（AI）在医疗领域的应用：现状与未来......
人工智能在医疗领域的应用：现状和未来战略 Ryuji Hamamoto 日本国立癌症中心研究所医疗人工智能研究与开发部 5-1-1 Tsukiji, Chuo-ku, Tokyo 104-0045, Japan 电子邮箱：rhamamot@ncc.go.jp
第9次DIA再生药物和基因治疗产品研讨会
以前的研讨会已经讨论了在各个阶段进行工业化和实施的细胞和基因治疗产品的研究和开发问题，有时会预料到再生医学的进步。细胞和基因治疗产品在治疗方案中越来越多地认识到日本营销批准的产品数量的稳定增加。此外，还考虑了产品供应链中制造技术和效率的提高，并且预计行业的这一方面也将增长。此外，对产品的开发和开发具有新的动作和治疗概念机制的研究和开发超出了现有产品模式的框架，并且人们对可以将新产品的实际应用具有很高的期望，这些新产品可以称为“下一代”产品。
人工智能与人类医生在分诊诊断方面的比较研究
简介与背景。AI 虚拟助手具有巨大潜力，可帮助患者自我评估症状并在适当时寻求进一步治疗，从而减轻医疗系统负担过重的压力。为了使这些系统对全球医疗保健做出有意义的贡献，它们必须得到患者和医疗专业人员的信任，并满足不同地区和不同人群患者的需求。我们基于概率图模型 (PGM) 开发了 AI 虚拟助手，并证明它能够为患者提供分类和诊断信息，其临床准确性和安全性可与人类医生相媲美。重要的是，此次评估评估了 AI 和人类医生的准确性和安全性，并且与之前的研究不同，它还考虑了两种代理的信息收集过程 [ 1 , 2 ]。通过这种方法，我们希望通过直接将人工智能系统的表现与人类医生进行比较，建立对人工智能系统的信任，因为人类医生并不总是同意患者症状的原因或最合适的分诊建议。至关重要的是，该系统基于生成模型，允许相对直接的重新参数化，以反映不同地区和人口群体的当地疾病负担。这是一个很有吸引力的特性，特别是考虑到人工智能虚拟助手有可能在全球范围内改善医疗保健服务时。方法。我们的人工智能系统的核心是 PGM [ 3 ]，旨在为用户提供分诊建议并提出可能的病症。图形模型的结构由医学专家定义，并通过流行病学数据和专家引出的组合进行参数化。给定一组用户输入的当前症状和风险因素，该模型推断出最可能的情况并生成后续问题 [ 4 , 5 , 6 , 7 ]。该系统的决策功能是通过使用效用模型扩展底层生成模型来提供的，该效用模型作为疾病后验的函数，旨在提供分类建议，以最大限度地减少对患者的预期伤害，同时也惩罚过度分类。
全面的门诊审查服务需要预认证 - 2025年1月
63287椎板切除术，用于活检/切除肿瘤63290层状切除术，用于活检/切除肿瘤63300切除术内病变。前/前外侧方法63301切除脊髓内病变。前/前外侧方法63302切除脊髓内病变。前/前外侧方法63303切除脊髓内病变。前/前外侧方法 div>