ABOUT
いのちをつなぐメディカル・ネット
「メディカル・イノベーションプロジェクト」では「いのちをつなぐメディカル・ネット」をコンセプトに、佐賀大学医学部の医学的知見、佐賀大学医学部付属病院の臨床データと実践の場、オプティムのAI・IoT技術を組み合わせ、高度医療の実現・地域医療の連携強化に向け、未来型医療の新たなイノベーションを創出する研究を実施しております。
POLICY
メディカル・イノベーションプロジェクトの活動方針
AI・IoTを活用した
未来型医療体系の提案
従来の手法にとらわれず、AI・IoTを活用した高度医療を実現し、共同研究を通じて新たな診断・発見技術の創造を行います。
医療資源の有効活用と
効率的医療体制の構築
地域医療や病診連携に必要な各機関と密な連携を行い、ムダをなくし、医療コストを抑え、高い品質の医療を提供します。
現場で使える
実行型IoT技術の導入
安全性を確保したうえで実践型のAI・IoTの導入を行い、現場で使える技術の確立を目指します。
PROBLEM
眼底検査における課題
日本国内における視覚障害は「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性」が上位を占めています。
これらの視覚障害や失明の原因となる目の病気の多くは、自覚症状がなく進行してしまいます。
しかし、眼科検診だけで診断が可能なため、早期発見・治療により、未然に防ぐことが可能です。
そのためには定期的な眼科検診が重要ですが、眼科検診は複雑であり、技術と時間を要する作業で「医師の作業負担」「診断能力のばらつき」「医師不足による地域格差」「治療介入の遅れによる症状の進行」などのさまざまな課題が存在します。
SOLUTION
AIを用いた眼底画像解析で課題を解決
STEP1
臨床データと診断結果の
ビッグデータを集約
匿名化した上で佐賀大学の過去の臨床画像データと診断結果のビッグデータをAIが学習します。
STEP2
教師あり学習で
AIが学習モデルを構築
教師あり学習での深層学習により注意個所の発見や、可能性のある疾病を列挙できるようになります。
STEP3
未知のデータへの
学習モデルによる推論
学習データを増やすことで未知のデータに対しても頑健な抽出が可能になります。
VIDEO
動画でわかる「眼底画像解析の仕組み」
「眼底検査における課題とは？」「AIを用いた眼底検査とは？」について、より深くご理解いただけるように「佐賀大学医学部 眼科学講座・助教授 楠本美華 医師」による解説動画をご用意しました。是非ご覧ください。
CASE STUDY
オプティムでの深層学習の事例
オプティムでの深層学習の事例として「Agri Field Manager」では、大豆畑をドローンで撮影した画像データの解析から病害虫検知を実現しています。
また「Agri House Manager」では、トマトのハウス内に設置された大量センサーの多変量解析と、クローラーに設置した全天球カメラで連続撮影した画像データの解析から、個数や収穫適期などの収量予測を行い、労力や農薬コストの削減を可能にしました。
これらはすべて、IoT時代に最適化された次世代のOS「OPTiM Cloud IoT OS」によって実現しています。
POSSIBILITY
新たな診断・治療法の研究が可能に
「OPTiM Cloud IoT OS」を用いることで新たな診断・治療法の研究が可能になります。スマホ、眼底機器、OCT機器などのさまざまなデバイスからの眼底写真や、既住歴、バイタルデータなどの数値データや臨床ビッグデータを「OPTiM Cloud IoT OS」に集約・解析させることで、人工知能のさらなる学習につなげ、診断はもとより、基礎研究データとして活用し、新たな診断・治療法の研究に役立てることが可能になります。
INNOVATION
イノベーションにチャレンジ
「OPTiM Cloud IoT OS」に集積された臨床ビッグデータを活用する事で、新しい眼底診断・治療手法の創出や、モバイル機器による簡易診断で早期発見につなげ、眼底画像から「心筋梗塞」「脳血管障害」「アルツハイマー型認知症」などの新たな疾患の発症を予測できる可能性もあります。
そして、これらの研究を製品化するにあたり「医療機器プログラム」としての製造を予定しており、2018年3月に医療機器製造業者として登録され「医療機器製造業登録証」 を取得いたしました。
オプティムは、AI・IoTといった最新のテクノロジーを活用して、未来型医療の新たなイノベーションにチャレンジします。
OTHER SERVICE
スマートホームメディカルケア
オプティムでは、テレビを通じて自宅が病室になる、AI・IoT技術を用いた在宅医療支援サービス「Smart Home Medical Care（スマートホームメディカルケア）」を全国の医療機関向けに提供しています。
高齢患者でも普段から慣れ親しんでいるテレビで医師の顔を見ながらのビデオ通話や、さまざまなバイタルセンサーと連携して、機器から取得されたバイタルサインを共有できることなど、自宅に居ながらも院内で医師や看護師に見守ってもらっているような状態を実現することが可能です。
