画像分類AIツール

ユーザーの声を瞬時に反映してプロダクトを成長させる高速PDCAを実践

データ活用業務の効率化

課題TASK

皮膚の遺伝関連性希少難治性疾患(簡単に言えば少なくてしかも治りにくい病気)の診断にはいくつかの方法があります。お客様は、日本皮膚科学会がまだ手をつけていない方法で皮膚画像を自動診断できたら面白いというアイデアをお持ちでした。手元にある皮膚画像のデータを活用することでこのアイデアを実現できないだろうかと、研究開発の意味も込めてお多福ラボにAI開発のご相談をいただきました。

解決策SOLUTION

ご準備頂いた1200枚の画像データ用いて画像分類AIを開発すると共に、画像データが今後も増えていくことを見越して、お客様自身でデータ活用を進められる仕組みも合わせてご提案しました。具体的には、お客様自身でアノテーション(AIが学習できるようにデータを準備する作業)と画像分類AIの構築を簡単にできる機能や、構築したAIの分類精度を視覚的に確認できる機能です。

成果RESULT

お多福ラボの協力の元、「専門家と同等と言って良いレベルの判定結果です」とお客様から高評価を頂けるAIシステムが誕生し、アイデアが予想以上の成果となって実現できたことにお客様自身も驚かれていました。もちろん優れたAIシステムがあっても最終的な意思判断をするのは医師ですが、このシステムを実際の現場で実用化することは、医師の判断の強力なサポートができることへとつながります。希少な病気だからこそ専門家が少なく専門家でさえ判定が難しかった診断方法が、データを活用することで地域や人に関わらず正確な診断ができる未来が見えてきています。

開発分野:
B to B / ヘルステック (HealthTech)
組織規模:
101-1000名
開発技術:
Python
課題解決に適合する分野:
データ活用、業務の効率化

企業情報

大阪市立大学大学院 医学研究科・医学部医学科
株式会社 XXXXXXX

大阪市立大学大学院医学研究科・医学部は、附属病院とともに大都市大阪の南の玄関口と称される天王寺に位置する阿倍野キャンパスを拠点としています。
知的好奇心に溢れ、鋭い観察と洞察力により眼前の難問に立ち向かう独創的な医学・医療人の育成に努めています。
本医学部は「智・仁・勇」を兼ね備えた優れた医療人を育成し、延いては地域住民の幸福と発展に寄与することを使命としています。

重田純一

チーフエンジニア

エンジニアの声VOICE

AIを用いた画像分類は応用範囲が広く、人による目視検査(点検)が必要とされるあらゆる業界での応用が可能です。例えば、食品業界におけるNG品の自動判別、農業における虫食いの葉の特定、建設業におけるひび割れ検知など様々な事例があります。熟練者員の経験と勘に依存した作業からの脱却や、目視検査に伴う人件費削減・業務の効率化を図りたいなどのご要望を背景としてご相談をいただく場合が多いです。

お多福ラボではお客様の要望や問題解決について常に最適なソリューションを提供しています。
世界水準の技術力と柔軟な対応力で御社の抱えている課題を解決するお手伝いを致します。

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