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BiTTE®-iEグラム染色顕微鏡画像から微生物推定するAI [iPad]

  • 入賞・受賞歴 月間メディカル部門最高ランキング 194位を獲得!(11/28)
BiTTE®-iEグラム染色顕微鏡画像から微生物推定するAIのおすすめ画像1
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微生物推定した後、アンチバイオグラムとも連携が可能

「BiTTE®-iEグラム染色顕微鏡画像から微生物推定するAI」は、CarbGeM Inc.が配信するメディカル系アプリです。

メディカル ユーティリティ

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン3.5.1が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(11/22)


  • 2023年10月21日(土)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


このレビュアーのおすすめコメント

写真を選択するだけで微生物の推定と抗菌薬の候補が表示され サポートされるのはありがたい。 今後のプログラムの進化が楽しみである。 一つだけ難点を言うならば 登録時における病院名の選択が手間が掛かる。 50音で表示されたものを押す形の方が良い気がする。
使用後レビュー - ★★★★★

最新更新情報

version3.5.1が、2024年11月22日(金)にリリース

3.5.1 バグFIX

使い方や遊び方

■概要
微生物推定支援AIソフトウェア(非医療機器)BiTTE®-iEは、AI画像解析技術を活用しグラム染色像に対して微生物推定を支援する仕組みです。地域のアンチバイオグラムと連携が可能です。
※特許取得済み(特許第7090302号)





■ご利用方法
グラム染色像を1,000倍で顕微鏡観察した視野をスマートフォンのカメラを通じて、デジタルズーム1.9倍に拡大して画像として取り込み、AIによる推定を行います。グラム陽性/陰性、桿菌/球菌、酵母様真菌、複数菌、菌体なしの7種に分類されます。加えて、参考情報として、特定菌種を含む15の分類結果もご提示しています。理想的な精度でご利用いただける推奨条件は次の通りです。染色方法 :バーミー法、画像サイズ:W4032×H3024、倍率:デジタルズーム1.9倍



抗菌薬候補一覧画面では、推定種に対するご登録時に選択した都道府県の薬剤感受性試験統計データに基づいた抗菌薬候補一覧を表示しています。最低感受性率やスペクトラムスコア、WHO提唱のAWaRe分類の並び順を変更して結果を確認する事もできます。





■微生物推定の精度向上にご協力ください。
アプリのホーム画面から検体サマリー画面にアクセスし、培養結果を入力すると、推定時の情報と比較する事ができます。
微生物推定の精度向上を目的に培養結果と画像データは本サービスの改良に活用いたします。培養結果のご登録をお願いいたします。





■取扱説明書
ブラウザで「カーブジェン BiTTE-iE」と検索いただき、BiTTE®-iEの製品ページにアクセスをお願いします。当該ページ中段にございます「取扱説明書はこちら」のリンクよりご確認いただけます。使用上の注意事項(推定対象となるスライドと画像について)も詳細な記載がございますので、是非、ご確認下さい。





■その他
光学顕微鏡にて観察される微生物以外の推定対象や、取扱説明書の内容によらない不適切な方法に基づく本アプリの使用の場合には、本アプリが目指す推定結果が出力されない可能性があります。
例)
光学顕微鏡以外で撮影された画像
微生物検査に関わらない一般的な画像
光学顕微鏡での観察視野をパソコンモニタで表示し、スマートフォンカメラで撮影した画像
推奨方法以外で作成されたスライドグラス





今後ともよりよいサービスの実現のために取り組んで参ります。
引き続きBiTTE®-iEをよろしくお願いいたします。

カスタマーレビュー・評価

5.0
5つ星
 
6
4つ星
 
0
3つ星
 
0
2つ星
 
0
1つ星
 
0

最新ストアランキングと月間ランキング推移

BiTTE®-iEグラム染色顕微鏡画像から微生物推定するAIのiPadアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
13.0 以降
容量
64.5 M
推奨年齢
18歳以上
アプリ内課金
なし
更新日
2024/11/22

リリース日
2023/10/21

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

※この結果はBiTTE®-iEグラム染色顕微鏡画像から微生物推定するAIのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

気合だっ!気合だっ!気合だーーー!!!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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