freepik注射や献血の際、静脈の位置を正確に判断する必要がある。医療スタッフの経験が少ない場合、時にミスが生じることがある。Intelligence)と協力。AIと超音波技術を活用して、静脈の位置を簡単に見つけられる技術を開発する。研究は2段階で行われる。超音波診断画像を認識する人工知能モデルを学習。続いて、モデルを単純化してタブレットやスマートフォンで画像を分析できるようにする。モバイルデバイスにおいても、分析の精度を維持するというのが目標だ。一般的に、病院は超音波画像を診断できる医療人材を保有・訓練しているが、スマートフォンなどの端末で手軽に発見できるとなるとその負担も減るだろう。AI2でテクニカルディレクターとして活動するVu・Ha氏は、訓練を受けていない人が、高精度で静脈を発見できるようにする技術を開発することが私たちの目標としている。画像認識による診断支援ビジネスは着実に広がりを見せている。米FDAは心臓のMRI画像に対するディープラーニング解析アルゴリズムの商業化を許可し、2017年には「バタフライ」(Butterfly)というメーカーが開発したスマートフォンベースの超音波技術の商業利用が可能となった。日本では、胃がんの内視鏡診断の正確性を高めようとするプロジェクトが川崎市で始まるなど活発な動きが続いている。Roboteer(EN)(C)ROBOTEER(ロボティア)。