ビッグデータ、機械学習、深層学習、テキスト解析技術を活用し、医師にAIツールを提供し、医科学研究・模索過程において柔軟で高効率なデータの統合ができるよう医師をアシストし、データ整理が煩わしくなく楽に行えるようにします。病因の究明、診断研究、治療研究、予後研究の自動解析テンプレートのエンジンテンプレートとして、高効率・高品質に学術研究成果を出せるよう医療機関をサポートしています。

• マルチソースデータの統合
• 高効率なデータ審査
• 科学研究プロセスの自動化
• 協同提携による科学研究

応用例

臨床実験アシスト

臨床実験の中で様々な方法を用いて実験設計を改善し、臨床実験という現実世界での結果の外挿可能性を強化する必要があります。自動医学解析技術は臨床データと社会、心理面での多次元指標を通じて、臨床実験設計をより良く最適化し、適切に患者隊列をスクリーニングし、実験段階における干渉要素を低減し、より良く臨床検証を行えるようにします。

健康観察と疾病リスク予測

自動医学解析技術は疾病のスクリーニングと予測に活用することができ、行為、映像、生化学などの検査結果から判断し、人体の健康状況について評価し、疾病の早期発見・早期治療を手助けし、予防的治療をバックアップすることができます。

薬物研究開発アシスト

生物医学の膨大な量のデータによって製薬業界のAIへの関心を引き出し、深層学習によって測定データとテキストデータを基に生物過程モデルを築くことができます。深層学習とその他のインテリジェントアルゴリズムはいずれも薬品の研究開発に重大な影響を与えています。現存のデータを利用してインテリジェントモデルを築き、モデルによる推論で薬品研究開発の探究をサポートし、研究開発コストを軽減し、研究開発の成功率の向上を図っています。

医療教学と資格試験アシスト

自動医学解析技術を活用し、医学教学にさらに没頭でき実地研修に集中できる感覚を持てるようにし、フィードバック情報を増やすと同時に、医学教学と試験の理論と実際とを結び付け、より良い教育効果を得られるようにします。それと同時にOJTをバックアップすることによって、自動医療科学研究プラットフォームを実現し、インターネット教学或いはモバイル教学を活用することで、医学の終身教育が実現できるようにします。

RealMedSci自動医学解析プラットフォームが選ばれる理由

医学研究に必要不可欠な解析ツール

高効率なデータ統合

医療データ処理の差別化を図り、マルチソースで異質な医療データを標準化統合して集約し、医療に関するダーティなデータを浄化し、データ品質管理を行い、医療データ品質における課題を解決し、医療科学研究の自動化アプリケーションの研究開発のために「栄養素」の高い原材料を用意します。

インテリジェントデータ注釈

優れた設計のデータ注釈ツールは、データ注釈効率を大幅に高め、データ注釈の作業量を減らしました。それと同時にナレッジ自動化サービス技術と融合し、データ注釈のオートアシストを出来うる限り実現し、医療データ注釈に関する課題の解決を図っています。

自動解析エンジン

「ワンストップ」方式のAIプラットフォームによるユニバーサルスタックを構築し、マルチ統計解析法、アルゴリズムの選定、アルゴリズムのトレーニング、アルゴリズムの最適化、モデル検証とアプリケーション配置のフルスタックサポートを提供し、アルゴリズムの選定と引用に関わる課題の解決を図っています。「人にやさしい」ツールで医療産業従事者、医療従事者と医療科学研究スタッフがAIスマート研究開発能力を習得できるようにし、医療科学研究スタッフ不足と分野を超えるアプリケーション専門家が極端に少ないという課題の解決にエンパワーリングしています。