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。
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
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。