IT・AI未来眼科学 (MB OCULISTA no.69)
IT・AI未来眼科学 (MB OCULISTA no.69)
販売価格: 3,300円(税込)
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商品詳細
眼科における人工知能(AI)の利活用を中心に、ビッグデータ、Deep Learning、遠隔医療やICT機器等に関する最新の動向を徹底特集！未来の眼科医療を考える必読の一書です。
| 眼科領域の医療情報（電子カルテ）の『標準化』 | 篠崎 和美 |
| 日本眼科学会，日本IHE協会，日本眼科医療機器協会の3者による産学連携の眼科領域の医療情報の『標準化』の経緯，進捗，今後の課題について記載した． | |
| 網膜疾患のビッグデータ | 坂本 泰二 |
| 膨大なデータを精緻に解析することが可能になり，この概念をビッグデータと呼ぶ．ビッグデータが眼科医療をどのように変化させるかについて，網膜疾患を例に解説する． | |
| 糖尿病網膜症ディープラーニング | 伊野田 悟ほか |
| 2018年4月，米国食品医薬品局が人工知能を医療機器として初めて許可した．近年，深層学習により画像識別能がヒトを超え，糖尿病網膜症の検出・病期分類が多数報告されている． | |
| 緑内障のビッグデータ | 柏木 賢治 |
| 緑内障においては近くビッグデータの収集とその解析が診療や研究において重要な位置を占め，新しいパラダイムシフトが起こる可能性が高い． | |
| 眼底写真のDeep Learning algorithm緑内障診断 | 朝岡 亮 |
| 最近のDeep Learningの発展は目覚ましい．畳み込みニューラルネットワークなどのDeep Learningを用いた緑内障の眼底写真からの診断手法が最近になって相次いで報告されている． | |
| NDBオープンデータを用いた眼科診療の実態研究 | 吉村 健佑ほか |
| 公開情報であるNDBオープンデータを用いて，「水晶体再建術」と「緑内障手術」に注目し，その性・年齢階級別分析と地域差分析の実例を示した． | |
| 診療報酬レセプトデータベースを用いたリアルワールドエビデンス | 川崎 良 |
| 実際の医療状況を把握するために診療報酬レセプトの情報を用いた研究を行った緑内障，加齢黄斑変性，糖尿病網膜症に関する研究例を紹介する． | |
| ICTを活用した遠隔医療 | 三宅 正裕 |
| 本稿では，遠隔医療の定義および分類，遠隔医療の法的解釈，保険診療としての遠隔医療，眼科領域における遠隔医療の展望について解説する． | |
| ICTを活用したロービジョンケア | 三宅 ? |
| 視覚障害者が困難さを抱える代表的なニーズに対して，ロービジョンケアとしてのICT機器活用の意義と今後の可能性について解説する． | |
商品仕様
| 出版社 | 全日本病院出版会 |
|---|---|
| 発刊年 | 2018年12月 |