脊椎・脊髄疾患の画像診断におけるAI利用の現状

Automated detection of spinal tumor utilizing deep learning based on object detection from MRI

脊椎・脊髄疾患は，高齢化社会においてますます注目される分野であり，特に脊髄腫瘍や脊髄圧迫症などの重大な病態が含まれる。画像診断はこれらの疾患の検出と診断に不可欠であり，近年，人工知能（AI）技術が医療において急速に進展し，画像診断の効率と精度を向上させる手段として期待されている。本稿では，脊椎・脊髄疾患におけるAIの現状とその応用について，特に画像診断分野における具体的な利用例や技術的な進展を中心に紹介する。

This article discusses the application of artificial intelligence（AI）in spinal and spinal cord diseases, particularly focusing on image diagnosis. AI technologies, such as machine learning and deep learning, are rapidly advancing and improving diagnostic accuracy in detecting conditions like spinal tumors, fractures, and scoliosis. This article highlights the development of AI models for automatic labeling, tumor classification, and Cobb angle estimation. It also addresses challenges such as data quality, the need for explainable AI, and ethical concerns, while emphasizing the potential of AI to enhance diagnostic precision and optimize treatment planning in spinal surgery.