FRONTEOが認知症AIに医療マーケティングAIなど


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1)FRONTEOの挑戦 会話診断認知症AIに専門業務支援AI

2)コロナ対策でAIは期待はずれ

3)岐阜大学 医療データ教育


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1)FRONTEOの挑戦 会話診断認知症AIに専門業務支援AI

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000365.000006776.html

株式会社FRONTEO(本社:東京都港区、代表取締役社長:守本 正宏 、以下 FRONTEO)は、4月30日、「会話型 認知症診断支援AIシステム」の臨床試験において、本機器による被験者と医師との会話データの解析が開始されたことを報告します。


■会話型 認知症診断支援システムについて

URL: https://lifescience.fronteo.com/aidevice/dementia/

会話型 認知症診断支援システム(AI医療機器)は、FRONTEO独自の自然言語解析AI「Concept Encoder(登録商標:conceptencoder、読み:コンセプト・エンコーダー)」を利用し、患者と医師との間の5〜10分程度の日常会話から認知機能障害をスクリーニングできるシステムです。本システムは、超高齢化社会を迎える日本において重要な課題である認知症対策に加え、遠隔医療を始めとするデジタル医療の進展や医療の効率化・標準化などの点において貢献できるものと考えています。FRONTEOでは、CNS(中枢神経領域)トータルソリューションカンパニーを目指す共和薬品工業株式会社と2020年6月に事業提携契約を締結し、医療現場への早期実用化、早期市場浸透を目指しています。 特許登録番号:特許第6733891号


■Concept Encoderについて

URL:https://lifescience.fronteo.com/technology/conceptencoder/

「Concept Encoder(登録商標:conceptencoder、読み:コンセプト・エンコーダー)」は、FRONTEOがライフサイエンス分野に特化して開発した自然言語解析AI(人工知能)です。自由記述のテキストデータを大量に含むメディカルデータを、エビデンスに基づいて有効に解析・活用することを目的に2018年に開発しました。Concept Encoderはテキスト以外のデータとの共解析も可能であり、ライフサイエンス領域に蓄積されてきた遺伝子発現情報・バイタルや各種検査値などの数値データとの共解析の研究を進めています。特許登録番号:特許第6346367号


■FRONTEOについて URL: https://www.fronteo.com/

FRONTEOは、自然言語処理に特化した自社開発AIエンジン「KIBIT」と「conceptencoder」を用いて膨大な量のテキストデータの中から意味のある重要な情報を抽出し、企業のビジネスを支援する、データ解析企業です。2003年8月の創業以来、企業の国際訴訟を支援する「eディスカバリ(電子証拠開示)」や、「デジタルフォレンジック調査」というリーガルテック事業をメインに、日本、米国、韓国、台湾とグローバルに事業を展開してきました。リーガルテック事業で培ったAI技術をもとに、2014年よりライフサイエンス分野、ビジネスインテリジェンス分野、OSINTへと事業のフィールドを拡大し、AIを用いて「テキストデータを知見に変える」ことで、創薬支援、認知症診断支援、金融・人事・営業支援など、様々な企業の課題解決に貢献しています。2007年6月26日東証マザーズ上場。2021年1月13日第一種医療機器製造販売業許可(許可番号:13B1X10350)を取得。資本金2,568,651千円(2020年3月31日現在)。

専門業務支援AIシステム 「Guideline Viewer」

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000366.000006776.html

株式会社FRONTEO(本社:東京都港区、代表取締役社長:守本 正宏、以下 FRONTEO)は、製薬企業のプロモーション活動を支援する専門業務支援AIシステム「Guideline Viewer(商標出願中)」の提供を開始しました。

■KIBITについて URL: https://www.fronteo.com/products/kibit/

「KIBIT」は、テキスト解析においてキーワードに頼らず、専門家や業務熟練者が備える“暗黙知”を再現した独自の機械学習アルゴリズムを用いた人工知能です。高い自然言語処理技術を持ち、少量の教師データで短時間での高精度な解析が可能です。


2)コロナ対策でAIは期待はずれ

https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/2021/04/aieric-topol.php

「コロナ対策に関しては、AIは期待はずれというか、あまり貢献できていません」。米医学界の権威、Eric Topol医師はそう切り捨てる。


3)岐阜大学 医療データ教育

https://www.m3.com/open/iryoIshin/article/902083/?category=news

岐阜大学医学部附属病院は、医療データの一元管理や各診療科の縦割りを廃した情報共有、ビッグデータを活用した医療サービスの向上に取り組んでいる。2020年4月には、名古屋大学と運営法人が統合され東海国立大学機構が発足。医療健康データ統合研究教育拠点(C-HiT)が設置された。今後、AI利用が加わり、医療サービスの質的向上が見込まれるのか。また、過疎化する地域医療の穴埋めに活用できるのか。人工知能推進センター長の加藤邦人氏と医学部門担当の原武史氏に話を聞いた。(2020年2月17日、2021年3月インタビュー、計3回連載の3回目)

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