Ultralytics YOLO27:

医療分野におけるコンピュータービジョン

医用画像処理から患者の安全まで、研究室から病棟までを対象とするリアルタイムの医療向けコンピュータービジョンソリューションをUltralytics YOLOで構築できます。

世界をリードする組織から信頼されています

Ultralytics YOLOが医療の課題を解決する方法

チームに寄り添うリアルタイムAI

医療分野向けに構築されています。Ultralytics YOLOは、既存のインフラを置き換えることなく、正確で高速な本番環境対応のコンピュータービジョンを実現し、ワークフローを強化します。

  • プラグアンドプレイのデプロイ:オーバーヘッドを最小限に抑えてデプロイでき、統合にかかる時間を数日に短縮します。
  • 検出精度:医用画像、患者モニタリング、臨床ワークフローを対象とした、最先端のリアルタイム検出を実現します。
  • 5ms未満の推論:22種類のエクスポート形式で、エッジ、クラウド、またはオンプレミスにデプロイできます。
  • 数時間で本番環境に対応:アノテーション、トレーニング、デプロイにより、市場投入までの時間を短縮します。
チームに寄り添うリアルタイムAI

医療分野で実証された成果

最近の研究では、YOLOベースのビジョンが臨床医にもたらす早期検出、高精度、リアルタイムの処理速度が、具体的な数値で示されています。

早期検出95.6%

リアルタイムでより多くのポリープを検出

Ultralytics YOLOv8モデルは、ライブ大腸内視鏡動画でポリープの95.6%を72 FPSで検知し、臨床医をリアルタイムに支援します。
Dao Vietほか、J. Medical AI、2025年
医用画像96.8%

MRI画像から脳腫瘍を正確に検出

Ultralytics YOLO11モデルは、2.5Mパラメーターのコンパクトなモデルで、MRI画像から脳腫瘍を96.8% mAP、約68 FPSで検出します。
Hanほか、Frontiers in Oncology、2025年
皮膚がん検診98.6%

ミリ秒単位でメラノーマを検出

Ultralytics YOLOv8フレームワークは、3つのダーモスコピー用データセットでメラノーマを98.6% mAPで検出し、1画像あたり12.5 msで処理します。
Albahli、Diagnostics、2025年

YOLO26の推論を試す

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医療のあらゆる段階に対応するビジョンAI

製造プロセスのあらゆる段階に対応する専用ソリューションです。

医用画像と診断

Ultralytics YOLOで臨床医を支援

最新の検出モデル、セグメンテーションモデル、分類モデルを備えたUltralytics YOLOを活用し、医用画像から異常、病変、異常所見を特定して、より迅速で確信度の高い診断を支援します。

  • 複数のモダリティに対応:X線、CT、MRI、超音波、皮膚科画像などに対応します。
  • 幅広いAIタスクに対応:検出、セグメンテーション、分類、姿勢推定、OBBに対応します。
  • 柔軟なトレーニング:あらゆる臨床タスクに合わせて、数分でYOLOをファインチューニングできます。
Ultralytics YOLOで臨床医を支援

22種類のエクスポート形式から選択できます

一度トレーニングすれば、エッジマイコンからクラウドGPUクラスターまで、あらゆる環境にデプロイできます。

ビジョンAIで産業を変革します

工場の現場から手術室まで、Ultralyticsは視覚データをリアルタイムの意思決定につなげます。

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Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成

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Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減

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Vivity AIがUltralytics YOLOモデルを活用して産業オートメーションを強化し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、職場の安全を確保する方法をご紹介します。
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Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大

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Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルをビデオ監視に統合し、検出精度を向上させ、誤警報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
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Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上

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PrezentがUltralytics YOLOモデルを活用してスライド要素の検出を自動化し、構造とデザインを保ちながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご紹介します。
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ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化

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ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市のためのAI駆動型交通ソリューションを構築する方法をご紹介します。
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Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出

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KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを活用し、産業現場の危険を検出して対処し、安全性を高める方法をご覧ください。
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セキュリティとコンプライアンス

エンタープライズ水準のセキュリティ認証取得済み

独立機関による認証と監査を受けており、転送中も保存中もデータを保護します。

SOC 2 Type I

AICPAのセキュリティ、可用性、機密性に関するTSCに準拠

ISO 27001:2022

認証済み情報セキュリティマネジメントシステム

暗号化

すべてのストレージと転送において、転送中および保存中のデータを暗号化

GDPRとCCPA

世界各地のデータ保護規制に準拠

よくある質問

  • 医療におけるコンピュータービジョンでは、カメラとAIモデルを使用して医用画像を分析し、患者を見守り、診断を支援し、臨床業務のワークフローを改善します。Ultralytics YOLOモデルは、病院や診療所でこれらのチェックをリアルタイムに実行し、スキャン画像の異常、患者の転倒、PPEの問題を発生時に検知します。

  • 医療向けコンピュータービジョンでは、AIモデルを使用して医用画像機器、病院のカメラ、検査機器から得られる視覚データを解釈し、診断、患者モニタリング、臨床研究を自動化します。Ultralytics YOLO26はディープラーニングを使用して、ルールベースのシステムでは見逃される微妙な差異を認識し、システムを再設計することなく、新たなモダリティや臨床ユースケースに適応します。

  • 医用画像は大きな価値を持つ応用分野であり、Ultralytics YOLOは超音波、皮膚科、病理学におけるセグメンテーションに加え、病変や細胞構造などの小さな特徴の検出にも使用されています。モデルは臨床医の意思決定を支援しますが、適切な規制上の承認のもと、診断の最終承認は臨床医が行います。

  • コンピュータービジョンは、日常的な文書作成の自動化、転倒やリハビリの進捗に関する患者のモニタリング、画像診断キューでの優先症例の通知、PPEや衛生基準の遵守状況の追跡によって、医療従事者を支援します。Ultralytics YOLOが検出処理を担うため、医療スタッフは患者への直接的なケアに集中できます。

  • 医療用途では、固有の臨床データや画像データを使ったモデルのトレーニングに対応し、患者の近くにあるエッジデバイスにデプロイして、低遅延かつプライバシーに配慮した推論を実現できるプラットフォームを選びましょう。Ultralytics Platformでは、アノテーション、トレーニング、デプロイを一元的に行え、本番環境向けのエンタープライズライセンスも利用できます。

  • はい。患者データを病院外に持ち出せないため、医療分野ではオンプレミスで運用されています。Ultralytics YOLO26は、ローカルのNVIDIAワークステーション、病院のサーバー、またはエアギャップ構成のエッジデバイスにデプロイでき、HIPAA、GDPRなどの規制への準拠を支援します。エンタープライズライセンスは、独自の診断システムやFDA承認プロセスの要件に対応します。

今すぐ、あらゆる患者にリアルタイムビジョンを届けましょう!

診断の迅速化と患者ケアの安全性向上を、数四半期ではなく数日で実現します。