人工知能（AI）で業務改善

日本の医療の現状と課題

総務省統計局によると2020年現在の日本の総人口は1億2642万人で、内訳として高齢者（65歳以上）の数は3557万人であり割合にして約28%となっています。
総人口は2008年に過去最大となって以降、減少傾向が続いる一方で高齢者人口は年々増加傾向を続け、2040年には高齢者の割合が35%を超えるともいわれています。
更には新型コロナウイルス流行の追い打ちによる医療従事者不足、医療従事者への負担増が深刻な社会問題となっています。

下図は総務省統計局より（2021年９月15日現在推計）です。

増え続ける社会保障費

国家予算約106兆円のうち、34.0％に当たる約36兆円が社会保障費となっており今後も増え続けるこれら支出への対策も日本の課題です。
高齢者が増加すると医療費などの社会保障費がさらに上がるともいわれており、それらは結果として国民一人当たりの生活への負担となります。

私たちがITを通して実現した社会貢献ソリューションの取り組み

以下は、増え続ける高齢者がリスクとして抱える認知症の診断を支援するシステムの事例です。
大学などの共同研究などを通して、私たちが主体となって社会課題へのソリューションを実現しています。

弊社における研究開発の沿革

２００９年　日本に於けるアルツハイマー病脳画像診断法の先導的研究として国立長寿医療研究センターが取り組んだ、脳の萎縮を遠隔画像診断するシステムを開発し、運用を開始
２０１１年　研究開発は継続的に行い、最終的に国内の医療拠点６箇所と海外医療施設１箇所をインターネットによるVPN接続しアルツハイマー患者のMRI画像を遠隔診断するシステムの改良に成功
現在　　　　遠隔の画像診断やAI技術の研究開発を進めて、関連するサービスを提供しています。

AIを用いたシステムの高度化研究

現在は第3次AIブームとともに言われており、2015年にAlphaGoがプロ棋士に勝利したことなど大きな期待がAIに寄せられています。
とりわけ深層学習（ディープラーニング）は、画像認識に強みを持ち、写っているものが何であるのか瞬時に判断できます。
医療分野では、MR画像やCT画像など、さまざまな画像情報が利用していることから
医療従事者が気付かないような病変をディープラーニングが検知することで、医療従事者への負担が軽減されるのではないかと期待されています。
私たち、スキルシステムがこれまでの医療向けソリューションに対して、AIを用いて医療従事者への支援レベルの更なる高度化を研究開発しています。

AI画像解析・診断開発事例のご紹介AIによる画像診断支援で検査業務を効率化

令和4年度採択　経済産業省　成長型中小企業等研究開発支援事業（Go-Tech事業）

熟練の医療従事者でも早期発見が困難な疾病に 白血病・リンパ腫である成人T細胞白血病・リンパ 種があります。従来は目視で血液画像を診断して いましたが、人手が不可欠でした。 この課題を解決すべく弊社は診断支援が可能な AI技術を用いて、目視よりも高精度かつ安価な 診断支援システムを提供します。
【スキルシステムズ】 AI画像診断支援システム説明資料

弊社のAI画像解析・診断開発技術、ノウハウに関して共創頂ける企業様からのお声がけをお待ちしております。 ATLは希少がんの一つで、診断時には、１症例数百枚の血液画像を目視検査するが、検査者負担が大きく、判断結果が分かれる等課題があります。この課題解決のために、少ない画像データを自己増殖させる技術と自然言語処理向け深層学習モデルを高度化して、血液画像からATLを早期発見する弊社独自AIモデル技術を確立するとともに、そのAIモデルを実装したATL判定支援する自社ブランドのB2Bオンラインサービスプラットフォームを研究開発中です。（令和7年4月よりサービスイン予定）
AIは画像を分類したり、データから原因を予測することが非常に得意です。
一方で、モノの見た目から状態を推測したり、大量の画像を高い精度で分類する際、熟練した技術者のノウハウが必要であったり、人手不足により画像の分類作業に限界があるなど、さまざまな産業や業態でAIが活躍できるシーンがあると考えております。
そのような課題をお持ちの企業様において、弊社の知見やノウハウを必要とされておられる企業様、画像ソリューションでの協業可能の企業様からのお声がけをお待ちしております。
詳細はお打合せにてご相談させて頂きたくお願い致します。