Technologies
Our Technologies and Patents
私たちDeepEyeVisionは、
最先端のディープラーニング(深層学習)
技術を用いて、
眼の疾患をはじめ、
糖尿病などの全身疾患などの早期発見を
可能にする「眼底画像診断支援AI」を
開発しています。
疾患名候補表示AI(非医療機器) 研究開発用AI
2016年より、自治医科大学とともに
DeepEyeVisionが独自開発した、
AIによる眼科画像診断支援システム(研究開発用)です。
眼科診療時に撮影した画像から、診断候補を確率とともに提示。
日本国内の各医療機器メーカーに対応し、健診画像、遠隔診断にも
適用可能なシステムを目指して研究開発を続けています。
なお、本システムは自治医科大学等との共同研究開発を目的に作成されたものであり、
薬機法に基づく医療機器プログラムとしての製品化を企図したものではありません。
また、本システムと、弊社によって認証を取得した医療機器プログラムとは、
システムアーキテクチャ、学習データ、アルゴリズム等も含めて、別個のものとなります。
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遠隔読影サービスAIを活用した
医療機関が眼底画像をクラウドシステムに
アップロードすると、はじめにAIが画像解析を行い、
候補となる疾患名をDeepEyeVisionの読影医に示します。
続けて読影医は示された疾患名を参考にしながら、元の眼底画像を観察して診断を行い、
その読影結果が医療機関に提供されます。
本サービスは、以下の各社プラットフォームを通じてご提供しています。
株式会社エスフィル「遠隔画像診断サービス」
シーメンスヘルスケア株式会社「teamplay digital health platform」
本遠隔読影サービスが各医療機関に導入されることで、次のような効果が見込まれます。
・医療機関において問題となる眼底画像の読影医不足が解消されるとともに、
読影医による診断結果のばらつきが極めて小さい「平準化」が可能になります。
・へき地を含む日本全体における眼科医療が高度化される上、末期まで自覚に乏しい糖尿病や緑内障をはじめとする
各種疾患の早期発見の可能性が高まり、それによる国全体の医療費削減が期待されます。
PATENTS 保有特許
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特許第6745496号
糖尿病網膜症の病期判定支援システムおよび糖尿病網膜症の病期の判定を支援する方法
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US10945598B2
Method for assisting corneal severity identification using unsupervised machine learning
PAPERS 論文
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適応的ヒストグラム平滑化による眼底画像マルチラベル分類の汎化性能改善
第37回 人工知能学会全国大会 (JSAI) 2023年6月
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順序回帰を用いた眼底画像の重症度分類
第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) 2022年7月
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Association between visual field damage and corneal structural parameters
Scientific Reports 11 10732 2021年5月
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AIを利用した効率的な糖尿病網膜症健診
日本糖尿病合併症学会 35(1) 33-36 2021年
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A Deep Learning Approach in Rebubbling After Descemet’s Membrane Endothelial Keratoplasty
Eye Contact Lens 46(2) 121-126 2020年3月
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Keratoconus severity detection from elevation, topography and pachymetry raw data using a machine learning approach
IEEE Access 9 84344-84355 2021年
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Detecting Keratoconus from Corneal Imaging Date using Machine Learning
IEEE Access 8 149113-149121 2020年
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Predicting the likelihood of need for future keratoplasty intervention using artificial intelligence
The Ocular Surface 18(2) 320-325 2020年4月
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Keratoconus severity identification using unsupervised machine learning
PLOS ONE 13(11) e0205998 2018年11月
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深層学習によるカラー眼底写真からの脈絡膜厚推測
眼科臨床紀要 10(10) 873 2017年10月
CONFERENCE PRESENTATIONS 学会発表
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Detecting keratoconus on two different populations using an unsupervised hybrid artificial intelligence model
The Association for Research in Vision and Ophthalmology 2022 Annual Meeting 2022年5月2日
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A device-agnostic deep learning model for detecting keratoconus based on anterior elevation corneal map
The Association for Research in Vision and Ophthalmology 2022 Annual Meeting 2022年5月2日
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AI in Fundus Images in Japan
FujiRetina 2022年4月24日
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AIを臨床研究に応用するための実践テクニック
第126回日本眼科科学学会総会 2022年4月16日
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AIを用いた網膜症のスクリーニング
第126回日本眼科科学学会総会 2022年4月14日
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判断根拠を示す人工知能ヒートマップの眼科専修医読影への効果
第125回日本眼科科学会総会 2022年4月14日
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自治医大でのAI技術活用について
第2回日本眼科AI学会総会 2021年11月21日
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深層学習を用いた超広角走査型レーザー検眼鏡写真の非灌流領域推定
第75回日本臨床眼科科学会 2021年10月29日
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人口知能(AI)による糖尿病網膜症の診断
第64回日本糖尿病学会年次学術集会 2021年5月20日
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Detecting Keratoconus severity from corneal date of different populations with machine learning
The Association for Research in Vision and Ophthalmology 2021 Annual Meeting 2021年5月4日