1. DX支援サービス

    進化したデジタル技術を浸透させることで人々の生活をより良いものへと変革する

  2. ソフトウェア開発サービス

    VAREALだからできる、RubyとRuby on Railsに特化した、素早く柔軟なソフトウェア開発

  3. AI関連サービス

    データ活用と機械学習を用いたビジネスの着実な深化を。

  4. クリエイティブサービス事業

    美しいだけではない
    機能的UI/UXと正しいコーディング。

  1. ライオン株式会社様 「by me」のAI診断サービスの開発支援

  2. 株式会社TOEZ様 幼児向けのレッスン通信講座サイトおよび基幹システムの開発支援

  3. 株式会社カカクコム様 食べログノート の開発支援

  4. 有限会社秀栄社様 パーソナライズ絵本「JibunEHON」の開発支援

  5. 株式会社TRN様 不動産会社・建築会社向け_営業支援システム「renovo」の開発支援

  6. 株式会社Touch&Links様 新規CMSのシステム構築

  7. オフショア開発・長期ラボ型 Webアプリケーション開発事例/顧客ロイヤリティを高めるサービスの開発(株式会社ギフティ様)

  8. イベントサイト 「オンラインで集まろう 学研クリスマス&おとしだまウィーク」

  9. 株式会社ミクシィ様 チケット販売サイトの開発支援

  10. 株式会社ドワンゴ様 e-learningシステム「N予備校」

  11. スカイライト コンサルティング様コーポレイトサイトリニューアル

  12. ハイブリィド株式会社 様 [ IT-Manager SD ]

  1. ライオン株式会社様 「by me」のAI診断サービスの開発支援

  2. 製造業のDX支援〜営業日報管理システム開発〜

  3. ウォータージェット加工.com サイトリニューアル

  4. 佳秀バイオケムサイトリニューアル

  5. 佳秀工業株式会社コーポレートサイトリニューアル

  6. 開発コンサルティング

  7. 団体管理システム

  8. ITコンサルティング

  1. 株式会社フレンバシー様 ベジタリアン、ヴィーガン向けのレストラン検索サイトの開発

  2. ライオン株式会社様 「by me」のAI診断サービスの開発支援

  3. 株式会社カカクコム様 食べログノート の開発支援

  4. 大手建設コンサルティング会社I社様 「自然災害を検知するAI」の開発 

  5. Webサイト訪問者分析のためのデータ分析基盤構築

  6. 製造業のDX支援〜営業日報管理システム開発〜

  7. 生産管理システム

  8. 仮想化サーバー導入

  9. タブレット端末導入

  1. ライオン株式会社様 「by me」のAI診断サービスの開発支援

  2. 北海道大学様 オープンソースの大規模言語モデル(LLM)を使用したプロダクト共同研究開発

  3. 埼玉医科大学様 画像分類AIを用いた膠原病診断補助ツールの研究開発

  4. 大手建設コンサルティング会社I社様 「自然災害を検知するAI」の開発 

  1. ライオン株式会社様 「by me」のAI診断サービスの開発支援

  2. イベントサイト 「オンラインで集まろう 学研クリスマス&おとしだまウィーク」

  3. ウォータージェット加工.com サイトリニューアル

  4. 佳秀バイオケムサイトリニューアル

  5. スカイライト コンサルティング様コーポレイトサイトリニューアル

  6. ハイブリィド株式会社 様 [ IT-Manager SD ]

  7. 国際的機関の組織内システム開発

  8. 既存会計サービスのUI/UXデザイン改善

  9. 株式会社 クリニカル・トライアル 様 希少疾患SNS「RareS.(レアズ)」

  10. 人材マネジメントシステムUI/UXデザイン

  11. 保育園関連情報メディア開発

  12. Vareal株式会社中途採用情報サイト

AI開発

埼玉医科大学様 画像分類AIを用いた膠原病診断補助ツールの研究開発

共同研究病院

埼玉医科大学総合医療センターリウマチ・膠原病内科

所在地 :〒350-8550 埼玉県川越市鴨田1981(Google Map)

本研究でのAIソリューション概要


CT検査や病理組織検査などの侵襲のある検査を未然に防ぐため、特定の疾患に罹患している患者と健常者の顔画像をAIで分類し、分類結果を可視化する研究を埼玉医科大学様と共同で行っております。

弊社でのご支援内容

膠原病治療で抱えていた課題

リウマチ膠原病内科では、国内に10万人以上が発症していると言われている、難病と指定された膠原病の研究を行っています。
膠原病の疑いがある場合、血液検査に加え、CTなどの画像検査、病理組織検査をして診断するのが一般的ですが、このような検査は患者の身体に負担がかかるため、診断の補助ツールとして患者の顔画像からAIが事前に罹患者であるか判断できれば、侵襲のある検査を未然に防げるのではないかという考えがありました。

画像分類AIにおける課題

膠原病疾患の中には「顔のある部分に特徴があるのではないか」という医師による仮説があったため、この特徴をAIが学習すれば膠原病に罹患している患者かどうかを判断できるのではないかと考え、画像分類AIの領域で研究をご支援させていただきました。
ディープラーニングでは1クラスにつき5,000件以上のデータが必要と言われているなか、本研究は特定の疾患に罹患した患者と健常者で研究へ協力いただける被験者のデータのみを利用するため、約100件程度の少ないデータ数で検証する必要がありました。

課題と取り組み

顔に変化がある部分を強調させる画像加工を施す上で、少ないデータ数から高精度を目指すために様々な工夫を凝らしました。
AIの設計においては、1400万枚以上の画像で事前学習されたモデルを用いて転移学習することで、少ない画像からより精度の高い学習を実現できました。

画像分類AI研究の結果

上記を取り組んだ結果、AIの分類精度を向上させることに成功し、目標とした正解率を上回る結果が得られました。
また、顔画像から分類根拠となる部分を可視化するためXAIと呼ばれる技術を採用いたしました。
この技術により、「顔のある部分に特徴があるのではないか」という仮説が正しい可能性があると証明され、次回の検証に繋がる結果となりました。

※XAI(Explainable AI):AIの分類根拠を可視化するために使用する技術。AIの分類結果は一般的にはブラックボックスと言われており、正確に分類できていても何を根拠として分類したのか可視化することはできないため、XAIを用いてAIの分類根拠を解釈させます。「説明可能なAI」と呼ばれる。

今後の取り組み

今回の共同研究開発の成果をレポートとして提供させていただきました。
本研究結果は、膠原病に対する事前の仮説とAIによる画像診断結果に近似性があることが判明し、有意義な結果となりました。
また、研究開発の成果として提供したレポートをもとに日本リウマチ学会で本研究を発表いただき、多くの反響がありました。
今後は、本研究へ興味を示していただいた海外の医療機関などとも連携を取り、データ数を増やして次なる研究フェーズへ進む予定です。

共同研究病院
埼玉医科大学様
使用技術(言語/ライブラリ)
Python、TensorFlow、Keras、OpenCV
使用技術(DeepLearning)
Convolutional Neural Networ(畳み込み)、XAI、Grad-CAM