【依頼背景】
医療画像アノテーションの品質向上および品質保証を支援するプロダクトとして、顧客ニーズを踏まえた検証を進めています。
現在は研究開発フェーズからプロダクト開発フェーズへの移行期にあり、顧客ヒアリングやPoCを重ねながら、サービスの方向性を検証しています。
技術を実際のサービスとして社会実装するため、ともに研究成果を実際に利用できるプロダクトへ落とし込み、MVPの設計・開発を担っていただける実装型CTO(共同創業者候補)を募集しています。
【シーズ概要】
本シーズは、医療AI開発における最大の課題である「高品質なアノテーション付き学習データの確保」を解決するためのDXソリューションです。従来、医療画像の注釈付けは専門医による属人的な作業であり、膨大な時間とコストを要していました。本技術を用いることで、専門医監修品質の学習データを低コストかつ高速で生成できます。
医療画像特有の複雑な解剖学的構造や病変境界の不明瞭性に対応する技術によって、医療AI開発の効率を飛躍的に向上させることが期待されています。
※本技術は現在、特許出願中。
【シーズへの想い】
小林 桜子さん
大学院保健学研究科 放射線技術科学分野 博士前期課程2年
自身も医療画像AI研究において、アノテーション作業が研究の7~8割を費やす現状を経験しました。「研究者が本来の創造に時間を使える世界を実現し、医療AI開発を加速させたい」という強い想いから、本技術の開発・社会実装への展開を目指すようになりました。
医療画像は、局所と全体の整合性を両立する必要があり、非常に構造が複雑です。本技術を応用することで、この課題を解決できると確信しています。

