医学・医療

経済産業省とNEDOが主導する事業「GENIAC」の一環として、創薬のための生成AI基盤モデルを開発しました。

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。

従来は医師の経験に依存していた大腸拡張の判定補助の仕組みづくりを、実際の医療画像を用いたAI開発で支援しました。

内視鏡手術の映像から、深層学習モデルと後処理の工夫を組み合わせ、認識の安定化と高速化を実現しました。

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

薬剤スクリーニングは、疾患を改善する作用を持つ物質や最も高い薬効を示す物質を、薬剤候補の集団から見出す研究手法のひとつです。本件では、この研

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。

大規模言語モデル（LLM）を活用し、社内の実験データから論文までを横断的に検索できるデータベースのモジュールを構築しました。

生成AIによる抽出データの評価プロセスと、その技術を研究現場で活用するためのアプリケーション開発を実施しました。