筑波大学では、スタートアップを目指す研究シーズの支援及びスタートアップの継続的な創出を支えるエコシステムの構築に向けた環境整備に注力しています。
一方、大学のスタートアップ創出にあたっては、チームの経営に係る人材が不足していることから、将来の経営者となりうる人材（EIR）の参画及びスタートアップ創出を推し進めるチームを構築することにより、スタートアップ創出を推し進めたいと考えています。
今回は、筑波大学が事業化を進めている「高精度光輸送シミュレーション × AIによる脳出血スクリーニングシステム」の社会実装をリードしていただける方を募集致します。
【シーズ概要】
■AI・計算機科学×近赤外光による脳出血スクリーニングシステム（代表研究者：矢島 秀伸教授）
本研究シーズは、近赤外線を用いて脳出血の有無を高速にスクリーニングする医療機器・ヘルスケア技術です。
CTがないクリニック、高齢者施設、救急車、頭痛外来等でも活用できる可能性があり、1分以内で脳出血の可能性を判定するスクリーニングシステムの実現を目指しています。
技術的なコアは、宇宙研究で培われた高精度な光輸送シミュレーション技術を医療分野へ応用し、AI解析技術と融合した独自の診断技術です。
近赤外光の頭部内での伝搬を高速かつ高精度に再現し、そのシミュレーションデータをAIが解析することで、脳出血の可能性を高精度に判定します。
独自技術については、既に特許出願済みです。
現在、研究開発体制はほぼ構築されており、AI研究者、シミュレーション研究者、光計測研究者、医師、産学連携担当者等がチームに参画しています。
一方で、今後の社会実装に向けては、事業化をリードする経営人材が不足しており、市場導入戦略、事業モデル設計、資金調達、企業連携、将来的な経営体制構築を担うビジネス人材の参画が不可欠です。
【シーズへの想い】
脳出血は早期発見・早期対応が重要である一方、CTなどの大型医療機器がない環境では、迅速な判断が難しいケースがあります。
特に、CT設置病院が少ない地域、高齢者施設での転倒後の初期判断、救急搬送時の優先度判断、頭痛外来でのスクリーニングなど、医療・介護現場には多くの課題が存在します。
本技術は、CTを代替する確定診断機器ではなく、医療現場や介護現場における初期スクリーニング手段として、早期受診・早期搬送・適切な医療アクセスにつなげることを目指しています。
筑波大学の計算科学・光計測・AI技術を基盤に、地域医療や高齢者施設、救急現場で活用される新たな医療インフラを創出していきたいと考えています。
本シーズを基に、大学発医療機器スタートアップの創出に向け事業面をリードいただける方を募集します。