富士通開發(fā)出一種技術根據(jù)CT圖像檢索類似的病例，例如早期肺癌，其中異常陰影集中在一個地方。

然而，對于像肺炎這樣的慢性肺部疾病，其中異常陰影遍布整個器官各個方向，醫(yī)生必須重新確認三維相似性，增加達成結論所需的時間。

現(xiàn)在，富士通實驗室開發(fā)了一種基于AI的技術，可以準確檢索異常陰影三維傳播的類似情況。該技術通過圖像分析自動將器官的復雜內(nèi)部分離成各個區(qū)域，并使用機器學習識別每個區(qū)域的異常陰影。

通過將器官空間分為外圍、核心、頂部、底部、左側和右側，并且著重于每個區(qū)域中異常陰影的擴散，可以與醫(yī)生在確定診斷相似性時所做的相同的方式來查看事物。

廣島大學診斷放射科與生物醫(yī)學研究所診斷放射學教授Kazuo Awai的共同研究中，使用現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)對這項技術進行了測試，在前五名檢索中的準確率達到85％。這項技術有望提高醫(yī)生診斷的效率，并且可以減少以前需要花費大量時間來進行正確診斷所需的時間。

展望未來，富士通實驗室將針對各種案例進行多次CT圖像實地試驗，另外旨在通過部署富士通相關解決方案來提升醫(yī)療效率。