結果検証

温湿度・VOCなどの環境センサー信号を用いた、排尿/排便の識別性能を高める仮説設計・データ観察・特徴量設計・モデル評価を支援

医用画像を用いた術後予後予測をおこなうAI解析の支援を実施しました。

加速度脈波を用いた心拍間隔推定モデルが抱える課題を整理し、より頑健なモデルを構築するための改善アプローチをご提案しました。

様々な疾患を対象とした将来的なリスクを予測する、生体サンプルによるスクリーニング検査サービスで利用されているAIの性能評価を実施しました。ク

さまざまなLLMを医学テキストで試し、その結果を評価するプログラムを開発しました。

皮膚科クリニックから他の医療機関への患者紹介の傾向を調べる研究の一環として、診療記録（約1.4万人分）を対象に、より高頻度に他の医療機関へ紹

継続的に体表温を計測する小型Bluetoothデバイスと連携し、測定結果をリアルタイムに可視化する携帯アプリを開発しました。体温測定技術を開

解析での利用を予定しているデータが、クライアント様の目的に資するかの内容確認の後、実際に解析する方法を具体的にご提案させていただきました。ま

機械学習には大量の学習データが必要ですが、医療データは個人情報保護の観点から利用が難しく、機械学習に必要な質の高いデータセットが不足していま

携帯電話のカメラでは、よりよい画質を担保するため、自動露出・ノイズリダクション・レンズ補正などの最適なパラメータを適用する機械学習アルゴリズ