画像診断のeラーニング「読影指南L」は、画像診断知識ベースとそれを元に作成された画像症例データベースから作られています。

画像診断知識ベースとは

画像診断に必要な語彙、および語彙と語彙との組み合わせをデータベース化した画像診断知識ベースを応用しています。大学病院のデータを分析し、

  • 胸部CR:約6,000例
  • 腹部CR:約600例
  • 整形CR:約 1,500例
  • 上部内視鏡:約2,700例
  • 腹部超音波:約1,900例

の症例表現が含まれた画像診断知識ベースを準備しています。

画像診断知識ベースの監修者は次の方々です。

  • 大阪大学医学部附属病院医療情報部 副部長・准教授 三原直樹(日本医学放射線学会 放射線診断専門医)
  • 関西医科大学 大学情報センター医療情報部門 准教授 仲野俊成(日本消化器内視鏡学会 指導医)
  • 仲島クリニック院長 仲島信也(日本超音波医学会 超音波指導医)

画像診断知識ベースの特徴

X線撮影、内視鏡、超音波などの画像診断における「撮影条件」「基本部位」「基本所見」「診断」などの語彙が、過去の症例に基づき関係づけられています。また、各語彙の関係は症例の頻度に応じて強度を持たせています。

  • (特徴1) この画像診断知識ベースを参照すれば、多くの症例表現を元に適切な語彙を選び、画像診断を行えます。
  • (特徴2) この画像診断知識ベースと、画像診断知識ベースに基づき構造化した画像症例データベースで構成されたアプリケーションです。
  • (特徴3) 画像診断知識ベースは本eラーニング以外にも様々な応用が可能です。

画像診断知識ベースを参照し、「基本部位」「基本所見」「診断」「処置」などを選択し画像診断を行えば、自然文で表現された診断文を容易に作成できるアプリケーションを構築できます。(応用例:診断支援Navi /コニカミノルタエムジー株式会社より提供)

ビューア画面、診断支援画面

サンプルデータプレビュー

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