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Volume 70, Issue 6 （November 2025）

臨床放射線 70巻6号（2025年11月発行）

Japanese English

特集小児放射線　診断と治療アップデート

小児画像診療におけるAI研究の動向 Trends in artificial intelligence-based research in pediatric radiology 酒井晃二 ¹ Koji Sakai ¹ ¹京都府立医科大学大学院医学研究科　放射線診断治療学 ¹Department of Radiology Kyoto Prefectural University of Medicine キーワード：小児放射線学（pediatric radiology） , 人工知能（artificial intelligence） , 深層学習（deep learning） , 画像解析（image analysis） , 臨床応用（clinical application） Keyword: 小児放射線学（pediatric radiology） , 人工知能（artificial intelligence） , 深層学習（deep learning） , 画像解析（image analysis） , 臨床応用（clinical application） pp.913-920

発行日 2025年11月10日 Published Date 2025/11/10

DOI https://doi.org/10.18888/rp.0000003004

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

小児画像診断医は，小児期特有の解剖，疾患に精通し，画像技術等を駆使して診断を行うスペシャリストである。そのようなスペシャリストに人工知能のごく一部である深層学習（deep learning：DL）を利用したソフトウエア群（最近では，これらもAIと称されることが多い）がどのように寄与できているのだろうか？　または，どのような寄与が期待されているのだろうか？

Pediatric radiology requires advanced diagnostic expertise based on knowledge of developmental anatomical changes and pediatric-specific diseases. Recently, the use of artificial intelligence（AI）, particularly deep learning, has been expanding in this field. AI is expected to assist pediatric radiologists by enhancing diagnostic accuracy and workflow efficiency. Since 2015, AI studies in pediatric radiology have increased rapidly, with applications including neurodevelopmental disorder detection and bone age assessment. However, most studies remain single-center and retrospective, highlighting limitations in sample size and data quality. This article outlines research trends, applications, technologies, clinical validation, and future prospects in the field of pediatric radiology.