Case study成功事例

エルピクセル株式会社(以下、エルピクセル)は、医療・製薬・農業などのライフサイエンス領域において、AI(人工知能)を活用した画像解析ソフトウエアを開発・提供している東京大学発のベンチャー企業です。

エルピクセルは、国立研究開発法人 日本医療研究開発機構(AMED)が主導する「臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究事業」の一環である、画像診断ナショナルデータベース実現のための研究開発を行う国内7大学にアノテーション作成システムを導入。JTPは、このシステムの各大学への導入をサポート。長年にわたる医療機関向けのフィールドサービスの提供経験により、迅速な導入に貢献しました。今回は、事業開発本部 マネージャーの副田 義樹氏と高本 淳氏、研究開発本部 プロダクトマネジメントグループの川口 浩和氏に医療機関向けの製品導入と病院内でのフィールド業務の課題と、AI(人工知能)を活用した医療画像診断支援の今後についてお話を伺いました。

エルピクセルでは、製品導入時のフィールドサービスを社内で兼務することが多かったそうですが、本プロジェクトでは、迅速な製品展開と社内リソース最適化のため、アウトソースすると判断をした、と言います。

「限られた人数の会社として、どこに力を注ぐか考えた場合、今は医療におけるAIが爆発的に成長している段階ではないので、ユーザーを獲得するセールス・マーケティング活動に注力するべきという判断になり、病院内のフィールドサービスをJTP様にお願いすることにしました。」

高本氏は、病院への製品導入のポイントとして医療独自の文化に対する理解を挙げます。

「看護師や患者様の動線、訪問する時間帯や搬入経路に配慮するなど病院独特の文化について理解があることは、お客様とのより良い関係を築く上で重要です。JTPには医療施設における医療機器、関連システムの設計、導入、保守経験が豊富なエンジニアが多く、安心して依頼することができました。」

他にも医療機関特有のシステム構成やネットワーク、製品やデータ規格についての知識が必要だと川口氏は言います。

「例えば、医療用画像管理システム(PACS)や医用画像の国際規格(DICOM)について、よくご存知のSlerさんは多くはなく、これらについて知識を持ち合わせている前提で相談できることが重要でした。」

実際の導入では、JTPはハードウエアの調達から各大学への展開、機器のセットアップ、サーバーのラッキング、OSとアプリケーションのインストール、導通確認までを行いました。エルピクセルでは、アプリケーション実行環境がコンテナ化され、GitHubにて共有されていたことにより、導入中の機能追加への対応など、開発スピードに追従した迅速なシステム導入を可能としました。

エルピクセルでは、AIを活用した医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」の製品化が進んでいます。副田氏は、医療におけるAI活用の今後について、「社会実装」つまり社会に考え方を受け入れてもらい、利用しやすい環境を整えることが重要だと強調します。

「私たちには、AIによって多くの患者さんを救いたい、医療でAIを使うという文化を定着させたいという思いがあります。そのためには、どのメーカーよりも早く市場に製品を投入し、実際に利用いただくことで多くのフィードバックをいただき、すぐに製品に反映するというサイクルを早期に繰り返す必要があります。これは、私たちのようなフットワークの軽いベンチャー企業の使命です。」

JTPは、未来の医療発展に寄与すべく、エルピクセルが目指す医療におけるAIの普及とそのための迅速な製品展開を、今後も支援していきます。

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この事例に記載された内容は2019年6月現在のものです。