Works医療・医学研究

key visual

マルチモーダル深層学習技術を使った骨粗しょう症の発見

香川県立中央病院 山本先生方との取り組み

Osteoporosis research

香川県立中央病院・山本医師らとの共同研究において、頸部 X 線画像と患者因子情報データから骨粗鬆症を判定する AI モデルの設計・実装をいたしました。

X 線画像と電子カルテ内のテキストデータを組み合わせた「複合多面型モデル」によって従来の Deep Learning の精度を超える性能を達成しました。

本研究はスイスに拠点を持つアカデミックジャーナル媒体  MDPI Biomolecules に論文 "Deep Learning for Osteoporosis Classification Using Hip Radiographs and Patient Clinical Covariates として掲載されております。

脳の健康レベル・認知症リスクを可視化する脳ドック用ブログラム BrainSuite(ブレーンスイート)開発

株式会社 CogSmart 様との取り組み

BrainSuite

機械学習アルゴリズムを使って、脳の健康レベル・認知症リスクを可視化する画期的な脳ドック用プログラムである BrainSuite(ブレーンスイート)の開発に技術パートナーとして参画いたしました。

東北大学加齢医学研究所で考案されたアルゴリズムのアプリケーションへの統合、MRI 画像のハンドリング部分や認知機能テストの接続、オンライン問診の基礎部分の実装などを担当しました。

外国人エンジニア・研究者も含む国際的なチームにおいて、英語・日本語両方でのミーティングのファシリテーションなども実施しています。また、長期間のプロジェクトを通じて、サイバーセキュリティも含めたアプリケーションの全体の設計に関与し、開発中の医療機関からのレビューなどにも随時、チームで対応させていただきました。

BrainSuite は CogSmart 様が株式会社フィリップス・ジャパンと提携して様々な医療機関向けに販売しております。今後、AI を活用した、これまでにない脳の健康診断がより多くの方々の脳の健康増進と認知症予防に役立つものと確信しております。

日経 BP 掲載記事

手術評価テキストの解析

国立がん研究センター様との取り組み

Surgery Operation

国立がん研究センター様が保有される、外科手術の第三者評価レポートに含まれるテキスト情報から、外科手術において重要な要素や、必要となる手術スキルのポイントなどを分析するプロジェクトに従事しました。

プロジェクトでは、過去のレポートに含まれる大量の自然言語情報を処理し、当社で構築した機械学習のパイプラインで分析を行っています。含まれるキーワードの傾向を取得、また一つ一つの文章が、専門的な評価項目のどれに該当するかの自動分類などを実施しました。

本取り組みは国立がん研究センター様が実施しておられる、外科手術スキルの評価プロジェクトの一環として、今後、外科医療の質の向上に活用されます。