Cell Image Analysis細胞画像解析

軽量かつ⾼精度なAIが、
病理診断や創薬をサポート。
その結果に⾄った理由もわかります

医療・創薬現場における細胞診断・評価の⾼速化・⾃動化は、⻑く望まれてきましたが、従来の画像処理や解析機能では⼗分な結果を得られませんでした。昨今のAI活⽤の流れの中で、ディープラーニングを検討してきた研究者・機関も、⼤量の学習データを揃えることの困難、診断ケースごとのモデル作成の困難、その結果が得られた理由が分からない(ブラックボックス化)などの課題も抱えてきました。
HACARUS for MedicalのCell Image Analysis(細胞画像診断)は、こうした問題を解決し、医療・創薬現場の細胞診断業務を⾼精度かつ⾼速化します。開発した独⾃AIは、少ない学習データで対象の特徴量を⾒極め、軽量ゆえにモデリングも短時間で完了。得られた結果に対して、どうしてそこに⾄ったかも把握できるため、次の展開に向けた仮説⽴てにも利⽤可能です。

  • ⽬視でないと難しかった
    細胞画像診断を⾃動化

  • 少ない学習データで
    特徴点を抽出できる

  • 軽量設計AIだから
    モデリングも早い

ユースケース

乳がんや⼤腸がんの病理診断における細胞カウントの⾼速化・⾼精度化

乳がんや⼤腸がんの病理診断における細胞カウントの⾼速化・⾼精度化

乳がんや⼤腸がんの診断時に必要となる細胞数カウントは、とても時間のかかる作業で、忙しい医療者の⼤きな負担になります。この業務の効率化・⾃動化は⻑く望まれてきましたが、従来の画像処理や解析機能では、困難でした。HACARUS独⾃のAIは、この課題を解決し、⾼速かつ⾼精度の細胞検出・細胞数カウントを実現します。

フェノタイプ創薬における、ヒット化合物検索の時間短縮および影響因⼦の特定

フェノタイプ創薬における、ヒット化合物検索の時間短縮および影響因⼦の特定

創薬において、細胞の薬剤反応を定点観測しつつ、識別する業務でも⾃動化が望まれていました。
フェノタイプ創薬における表現型のスクリーニングでもHACARUS独⾃のAIは活躍します。
学習データは、コントロール群の画像だけで事⾜りるため、モデリングが短時間で済み、化合物ごとの検索および影響因⼦の特定が可能です。

Case Study事例

ニュースレター購読Newsletter

登録はこちら