効率的な治験と適切な
薬剤利用を
EFFICIENT CLINICAL TRIALS AND APPROPRIATE
DRUG UTILIZATION
治験、実臨床での
患者層別化をAIで実現
臨床導入されている医療AI技術をコアとして、放射線画像や組織画像、超音波画像等をAIで解析し、その特徴を抽出することで症例ごとの治療効果予測や副作用検出を可能にします。
従来ではなし得なかった細かな特徴を捉えることで、より精緻な患者層別化と適切な薬剤利用を実現します。
AIの活用で治験奏功率向上や、
より質の高い医療の実現を
治験の現場では、奏功率向上のために、精緻な患者層別化が不可欠と言えます。また、上市後の薬剤利用においては、適切な薬剤選択や副作用の早期検出にあたって、医師の高度な診断が必要となるものの、見落としなども多いのが実情です。こうした課題に対し、AIによる新たな判断基準を提供することにより現場の課題解決を支援します。
主な取り組み
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実臨床での見落とし防止
放射線画像をAIで解析することで、見落としやすい疾患の早期診断や、薬剤による副作用の早期検出を実現。
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実臨床での応用
放射線画像、組織画像、超音波画像をAIが解析することで、見落としやすい疾患の早期診断や、薬剤による副作用の早期検出を実現。
選ばれる理由
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臨床で認められた精度
臨床現場において効果・効能を認められた医療AI開発に携わるエンジニアが、個別の課題に応じて開発を担当します。
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臨床画像収集ネットワーク
医療AI開発において、最も重要な臨床データ収集を、当社の保有する医療機関ネットワークを活用し、効率的に実現します。
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豊富な医療機器承認実績
プログラム医療機器の薬事承認/認証取得の実績を有するエキスパートが、機構や認証機関との相談から試験デザインまで幅広くご支援いたします。
実績
国内外のアカデミア・研究機関を中心に、製薬企業と共同・受託研究を進めています。豊富な経験と実績を持つ専門家集団がAI実装をご支援します。
実装・導入までの流れ
課題のヒアリングからAI導入に向けたコンサルティング、評価解析まで無償で承ります。
是非ご検討ください。
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課題のヒアリング
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解析用のデータ収集
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評価解析
アルゴリズム構築 -
承認・認証
臨床利用 CLINICAL USE
よくあるご質問
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学習に必要なデータはどうやって手に入れますか？
当社が保有する医療機関のネットワークから、匿名加工のうえ各種法規を遵守したうえでデータを収集いたします。豊富なネットワークを生かし、迅速なデータ収集を可能としています。
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AI構築に必要な画像枚数はどれくらいですか？
初期検証フェーズであれば数10枚から数100枚程度、実装化フェーズであれば数100から数1000枚程度の実験画像を頂きたくケースが多いです。
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導入形態を教えてください。
当社が製造販売元となりプログラム医療機器として展開するケースや、ご依頼元の企業様が医師や患者さんの診療・受診支援ツールとして社会実装を行うケースなど、様々にございます。ご要望に応じて様々な導入形態が考えられますので、詳しくはお問い合わせください。
研究者のみならず、医療機器メーカーの薬事・品質保証業務経験者、医療システム会社、
製薬会社出身者などが在籍し、事業推進を支援します。
医療・製薬・農業・化学・食品など、あらゆるライフサイエンス分野の画像解析・人工知能技術を応用することで、最適なソリューションを提供いたします。