シンクアウト

AI Maker(AI分散学習開発環境) AI分散学習開発環境

これからの医療を根底から支える
AI分散学習システム

AI Maker®は各施設の事情にフィットした、
業務改善用人工知能アプリケーション開発のための環境を提供します。

分散学習は
緻密な私たちにふさわしい

人工知能アプリケーションは医療現場を助ける良き同僚でなければならない、という強い信念でシンクアウトは突き動かされています。CEOの田淵MDは日本最大の眼科組織を支えるデータベース構築、CFOの新見MDは日本の大学病院の70%超に導入されている眼科システムの開発者として、別々の角度から“電子カルテ”問題に向き合ってきました。
シンクアウトが今、電子カルテの最大の問題だと認識していることが、現場スタッフによる改善が出来ないことです。無数のアイデアを生むことが世界の製造業をリードする日本の“現場(GENBA)”の最大の長所です。にもかかわらず、医療の標準化を隠れ蓑にして電子カルテは、カスタマイズと呼ばれる数多くの優れたアイデアを封殺してきました。
AI Maker®は各施設の事情にフィットした業務改善用人工知能アプリケーション開発のための環境を提供します。
ツカザキ病院眼科を筆頭に、大量の診療データを保持する日本を代表する眼科センターを人工知能開発環境ネットワークで結びつけます。外部ネットワークに持ち出すことなくデータをお互いに補完し合いビックデータ化を仮想的に実現します。質の高い、実用的なAIが現場を支えるのです。

AI Maker

日本の眼科医療水準は世界最高であることは世界が認めるところですが、一方で世界に名の知れた眼科センターは存在しません。人工知能開発主体である企業の視点から、分散する日本の眼科体制はデータ集積の効率性でどうしても世界的アイセンターに劣ります。分散学習システムはこの問題を一挙に解決します。インターネットで地理的な分散が多くの領域で障害でなくなっていますが、人工知能開発においても同様の時代が到来しているのです。
私たちシンクアウトは日本の競争力の源泉になることが至高の目的です。国民皆保険制度の堅持と発展が、AI Maker® によって生み出されたAIアプリケーションが、海外から運んでくる外貨が、このシステムを導入した施設に還流していくことで、次世代での発展の基盤になると想定しています。

Federated Learning

AI
(=人工知能)
AI(=人工知能)
Collecting Formulas
Neural network Neural network Neural network
Neural network Neural network Neural network
Neural network Neural network Neural network
共同研究提携
シンクアウト、ツカザキ病院眼科との共同研究提携を結んで頂きます。
英語論文作成時に当方の医師メンバーはツカザキ病院眼科でクレジットされます。
初回環境設備準備
株式会社JSOLのエンジニアリングで選定されたGPUマシンとVPNネットワークシステムを設置します。(初期設備投資費用別途)
施設最適化作業を行います。
シンクアウトが初期バンドルしている転移学習用AIモデルは眼底写真、前眼部写真、OCTと様々な撮影デバイスのものです。臨床に応用するためには、これをFine tuning(最適化)しなければなりません。撮影装置がどのメーカーのものであれ初期パラメータ設定にシンクアウトのベースAIモデルを利用することで、ゼロからの最適化に比べて必要データが10分の1に効率化されます。
画像データ処理(アノテーション)
AIの質を決定づけるのがアノテーション作業と呼ばれる事前データ画像処理です。この作業を施設の視能訓練士さんにシンクアウト指導下で行って頂きます。この作業には単純な検査業務とは異なるクリエイティビティーがあり、従業員満足度の向上に寄与し、離職率低下などのチームへの良い効果があります。研究成果として発表する機会も作れます。
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