新型コロナウイルスの流行に伴い、肺部CT検査の需要が急増している。本研究では、医師の業務負担を軽減し、診断を迅速化するために、効率的な並列計算に基づく深層学習フレームワークを活用した診断システムを開発している。このシステムは並列計算を導入し、複数のディープラーニングモデルを比較検討し、最適なモデルを選定した。データ拡張とノイズ除去技術を組み合わせてモデルの性能を向上させた。また、医師がCT画像を直感的に操作・解釈できるユーザーフレンドリーなインターフェースを設計した。この技術により、診療の効率化と医師の負担軽減が期待される。