臨床に根ざした開発
Kewel所属の専門医とともに、実臨床で本当に役立つAIを臨床の視点から開発します。
医療AI受託開発
課題整理・PoCからモデル開発・検証・運用まで一貫して支援する、医療AIの受託開発サービスです。診断支援から予後予測・リスク層別化まで、貴社・貴院の課題に合わせ、深層学習をはじめとする幅広い機械学習手法の中から最適なアプローチで開発します。
医療AI受託開発とは
医療AI受託開発とは、医療機関・製薬企業・研究機関などの課題に合わせて、医療AI（医療画像診断・予後予測・リスク層別化などのモデルやシステム）を専門企業が設計・開発・検証・運用まで請け負うサービスです。Kewelは、医療画像診断AI（SaMD）開発で培った知見を基盤に、課題とデータの性質に応じて深層学習をはじめとする幅広い機械学習手法から最適なアプローチを選定し、企画・開発から実装・運用まで一貫してご支援します。
Kewelが請け負う主な受託内容
- 医療画像の解析：病変の検出・セグメンテーション、疾患分類、所見提示、良悪性分類など（CT・MRI・X線・OCT・眼底画像など）
- 予後予測・リスク層別化：検査値・画像・時系列など多様な臨床データを活用
- データ設計・アノテーション・データセット構築：Kewel所属の専門医の監修のもと実施
- 説明可能AI（XAI）の実装と、SaMD化を見据えた設計（薬事対応は薬事代行のCROと連携）
- PoC設計から臨床評価・運用・継続的な精度改善までの一貫支援
こんな課題に対応します
- 医療画像から特定の病変・所見を自動で検出・セグメンテーションしたい
- 手術・治療後の予後予測やリスクの層別化を行いたい
- 研究段階の成果を、臨床で使えるAIへと発展させたい
- 臨床研究・学術研究の一環として、AIモデルの構築・評価を任せたい
- データ設計・アノテーション・データセット構築から任せたい
- 説明可能性（XAI）や薬事（SaMD）を見据えた開発をしたい
- 製薬・研究開発向けに定量的なバイオマーカーを抽出したい
開発プロセス
- 01
課題定義・PoC設計
臨床・事業の課題を整理し、実現可能性を検証するPoCを設計します。
- 02
データ設計・アノテーション
学習に必要なデータの設計とアノテーション、必要に応じたデータ拡張を行います。当社の専門領域では、Kewel所属の専門医の監修も交えて実施します。
- 03
モデル開発・検証
最先端の深層学習でモデルを開発し、説明可能AI（XAI）で診断根拠を可視化しながら検証します。
- 04
臨床評価・SaMD化支援
臨床評価や、プログラム医療機器（SaMD）としての薬事を見据えた設計を行います。薬事対応そのものは、薬事代行のCROと連携して進めます。
- 05
運用・改善
デプロイ後の運用・モニタリング・継続的な精度改善まで伴走します。
Kewelの強み
課題に応じた手法選定
深層学習をはじめとする幅広い機械学習手法の中から、解くべき課題とデータの性質に応じて最適なものを選び、精度と説明性を両立します。
複数領域での実装知見
眼科・消化器・整形外科・脳神経など複数の診療領域で、CT・MRI・X線・OCT・眼底カメラなど多様なモダリティの開発実績があります。
説明可能AI（XAI）とSaMD
予測根拠の可視化と、プログラム医療機器（SaMD）を見据えた設計に対応します。薬事対応は薬事代行のCROと連携して進めます。
NVIDIA Inception 採択
NVIDIA Inception プログラムに採択され、GPU・技術基盤の支援を活用できます。
独自技術・特許
医療画像AIに関する新規モデル・特許を含む独自技術を有しています。
実績・連携
眼科・消化器・整形外科・脳神経など複数の診療領域で自社の医療AIを開発しています。あわせて、クリニック・市中病院・大学病院といった医療機関との契約・連携を各領域で進めています。NVIDIA Inception プログラムにも採択されています。
診療領域別の受託開発
眼科・消化器・整形外科・脳神経の各領域で、モダリティや疾患に応じた受託開発に対応します。領域ごとの詳細をご覧ください。
よくあるご質問
- 医療AI受託開発とは何ですか？
- 医療機関・製薬企業・研究機関などの課題に合わせて、医療AI（画像診断・予後予測・リスク層別化などのモデルやシステム）を設計・開発・検証・運用まで請け負うサービスです。Kewelは課題とデータの性質に応じて、深層学習をはじめとする幅広い機械学習手法から最適なアプローチを選定します。
- どの診療領域・モダリティに対応できますか？
- 眼科・消化器・整形外科・脳神経など複数の診療領域で実装経験があり、CT・MRI・X線・OCT・眼底カメラなど多様なモダリティに対応します。医療画像に限らず、数値・時系列などの臨床データも扱えます。
- 画像以外のデータでも開発できますか？
- はい。検査値・生体信号・テキスト・術後経過など、多様な非画像データを扱えます。分類・回帰・異常検知・予後予測・リスク層別化など、解くべき課題に応じて幅広く対応し、データの性質に応じて深層学習と従来型の機械学習を使い分けます。
- どのように進めますか（開発プロセス）？
- 課題定義・PoC設計 → データ設計・アノテーション → モデル開発・検証（XAIで根拠を可視化）→ 臨床評価・SaMD化支援 → 運用・改善、の順で一貫して伴走します。まずはPoCで実現可能性を検証することをおすすめします。
- データが少なくても開発できますか？
- データ設計・アノテーション・データ拡張から支援します。少数データでも、まずはPoCで実現可能性を見極めながら進められます。
- 薬事（SaMD）まで対応できますか？
- 説明可能性やSaMD化を見据えた設計・開発に対応します。薬事対応は、現在は薬事代行のCRO（開発業務受託機関）と連携して進めており、自社での体制構築も進めています。プログラム医療機器（SaMD）化を前提としたご相談も歓迎します。
- 相談だけでも可能ですか？費用感は？
- 課題整理の段階からのご相談が可能です。対象データ・目的・範囲によって費用は変わるため、まずはお問い合わせください。