健康支援のカロミルの提携など

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医療界では有名な認知症診断AIのリーガルテックFRONTEOが、サプライチェーン分析ソリューション開始しました。技術は本当に活用方法がいろいろありますね。技術系スタートアップやっぱり恰好いいなぁ。似たようにカロミルも、いろいろなプログラム提携しているのがすごいですよね。恰好いいなぁ


1)認知症診断AIのFRONTEOサプライチェーン分析ソリューション開始

2)インフルエンサー活躍支援に食生活アドバイスのカロミル

3)健康医療AI講座

4)救急AI色画像情報標準化講座

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1)認知症診断AIのFRONTEOサプライチェーン分析ソリューション開始

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000375.000006776.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)はこの度、経済安全保障に関わる国策や、企業の事業/R&D戦略の策定のキーとなる分析を提供するソリューション群の第一弾として、サプライチェーンの安全性に関する評価やチョークポイントの有無を可視化する「サプライチェーン分析ソリューション」の提供を開始いたしました。

■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2,973,975千円(2021年3月31日現在)。


2)インフルエンサー活躍支援に食生活アドバイスのカロミル

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000082.000018894.html

食事・運動・体重管理アプリケーション(以下アプリ)「カロミル」の開発・提供をするライフログテクノロジー株式会社(東京都中央区、代表取締役:棚橋繁行)は、株式会社東京通信(東京都渋谷区、代表取締役社長CEO:古屋佑樹)が提供する、スキルエコノミー市場におけるインフルエンサーのDX(デジタルトランスフォーメーション)システム「スキルオン」に、食事管理機能を提供したことをお知らせします。

  • カロミルについて

食事・運動・体重管理アプリです。食事記録に関しては、写真1枚で毎日の食事を記録し、AI(人工知能)の画像解析技術によって栄養素を割り出し自動で登録します。カロリーだけでなく、糖質やたんぱく質、脂質、塩分、食物繊維の計算・記録もできるので、ダイエットのみならず、栄養バランスをみた健康管理が可能です。料理解析品目数・解析精度は業界NO.1(当社調べ)。また、食事記録だけでなく運動・バイタルの管理機能もそなえ、「健康のトータルマネジメント」を実現しています。新規登録数も昨年と比較して約3倍のペースで伸び、会員数は95万人を超えました(2021年5月時点)。

  • ライフログテクノロジー株式会社について

https://calomeal.com/

当社は管理栄養士、エンジニア、データサイエンティスト、人工知能の研究者で構成されたヘルスケア関連のテクノロジー企業です。2016年2月に創業し、東京本社のほか、宮崎、福岡など全国に拠点があります。主な事業はヘルスケアアプリ「カロミル」の開発・運営ですが、大学や企業、医療研究機関などと健康管理や食生活に関する共同研究も行っています。


3)健康医療AI講座

https://medit.tech/kyoto-univ-omron-healthcare-2021jun/

https://japan.cnet.com/article/35171427/

オムロン ヘルスケアは6月1日より、京都大学と共同研究「健康医療AI講座」を新たに設置する。設置場所は、京都大学構内。設置期間は、2021年6月〜2024年3月。

https://dm-rg.net/news/ac19a581-7620-45b9-97e7-eb9e846739ff

京都大学などが、AI(人工知能)技術のひとつである「機械学習」と「階層ベイズモデリング」を組合わせることで、個人の健診データをもとに、1人ひとりに最適で効果的な健康改善プランを提案するAIの開発に成功した。

https://newswitch.jp/index.php/p/27443

京都大学大学院医学研究科の奥野恭史教授と小島諒介特定講師、中村和貴大学院生らの研究グループは、協和発酵バイオと弘前大学との共同研究で個人別に最適な健康改善計画を提案する人工知能(AI)を開発した。機械学習と統計モデリングを使い実行しやすい提案ができる。弘前大などが青森県弘前市の住民の健康増進を図るプロジェクトで取得した健診ビッグデータ(大量データ)で有用性を確認。個別化医療での活用が期待される。


4)救急AI色画像情報標準化講座

https://ict-enews.net/2021/06/01toppan-4/

凸版印刷と順天堂大学は、医療・医学に使用する画像や映像などのデータの記録・伝送・共有手法を標準化し、医療・医学領域の情報資源として広く活用できる基盤の整備・構築を目指し、共同研究講座「救急AI色画像情報標準化講座」を6月1日に順天堂大学医学部附属浦安病院に開設する。


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