医療AI

Medical AI H.U.グループが進める医療AI研究

医療機関との共同研究による医療情報や、当社グループの各種サービスから生み出されるビッグデータを利活用したAIを開発し、独自の研究基盤構築を進めています。そして、これらの研究基盤を基に、検査工程の自動化・効率化に加え、医療現場における新たな価値・サービス提供を目指しています。

Automation by AI AI技術の開発

マニュアル業務のAI 化をサポート

AI 化にはデータの蓄積が最重要

AI化を行うには情報をデータ化する必要があります。ただ蓄積するのではなく、AI化に適した形式でデータを取得することがAI導入への大きな足掛かりとなります。H.U.グループ中央研究所では現場の課題分析からデータの取得形式、AI開発、導入まで全てサポート致します。ご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください。

Examples 事例紹介

細菌培養同定検査のAI支援

細菌培養同定検査は、細菌感染が疑われた際に原因となる細菌を特定する重要な検査の一つです。検体中の細菌を培養し、増殖させます。細菌は増殖すると目に見える細菌の集合体（コロニー）をつくります。このコロニーの形態を検査技師が観察して推定された菌種に基づいて各種確認検査を行いますが、その菌種推定には長期の訓練と経験を要します。H.U.グループ中央研究所では、画像解析や機械学習に基づいた菌種推定AI を開発しており、検査技師の判断を支援することで、検査の効率化や精度の向上を目指しています。

検査データの精度管理

H.U.グループでは年4億件にのぼる膨大な数の臨床検査を実施しています。これら検査の値は、患者さん一人ひとりの診断・治療の根拠となる判断材料として利用されるため、常に一定の品質が求められます。そこで、急な検査値の変化が起きていないかなど、検査値の変動を常にモニタリングすることで、検査工程における問題を効率的かつ確実に早期検出できるように異常候補を検知させています。H.U.グループ中央研究所では異常検知支援AIを開発し、実装を進めております。

生殖医療を支えるAI技術

生殖医療では様々な最先端技術が使われており、HU グループ中央研究所ではその技術開発を支援しております。例えば、体外受精の1種である顕微授精では、受精させる精子を胚培養士が選別する工程がありますが、胚培養士が確認できる数に限度があることや、胚培養士に依存しない結果の再現性や均質性が課題になります。こういった課題を解決するために、AIが捉えた情報を胚培養士と共有し、胚培養士の作業を支援するツールを開発しております。

Collaboration Examples共同研究例

医療法人鉄蕉会　亀田総合病院

亀田総合病院、亀田IVF クリニック幕張との共同研究を行い、不妊治療分野において顕微鏡下の画像評価を支援する AIを開発し、学会等で成果を報告してまいりました。

本技術をはじめとし、不妊治療分野のみならず医療及びヘルスケア全般におけるオペレーションのAI化を通し、医療の最適化を進めてまいります。