AI支援により胸部X線での上腕骨病変検出が向上

• CT検査で確認された正常例約13,000件と上腕骨腫瘍例約1,600件を含む、合計約14,000件のX線画像を使用。
• False-positive activation area reduction（FPAR）と呼ばれる新しい学習手法を採用。
• AUC（曲線下面積）が0.82から0.87へと改善し、統計的に有意な差（P=0.04）を示した。

引用元）https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.230094