医療機器およびデジタルヘルス向けのAI開発

概要

センサーの高性能化およびユビキタス化により、医療機器のインターネット化（IoMT）が進みつつあります。IoMTを実現する方法は大別すると、生データを収集してこのデータを別な場所にある解析アルゴリズムに適用する方法と、生データを収集している端末で必要な情報に加工してしまう方法があります。必要な情報が得られるまでの時間は後者の方法が優れているため、エッジデバイスへのアルゴリズム実装が必要になります。加えて、AI、特にDeep Learningの進化はめざましく、エッジデバイスへのDeep Learningアルゴリズムの実装の機運も高まっています。

上記背景を受け、弊社は2021年の米国で開催した MATLAB EXPOや、NVIDIA-GTCにおいて、医療機器開発やデジタルヘルスに向けたAI開発ソリューションを発表しました。本セッションでは、これらの発表内容を振り返り、ポイントを解説します。

• デジタルヘルスについての弊社見解
• エッジデバイス実装を伴うAI開発ワークフローの紹介（波形データ処理を想定して）
• Deep LearningとSimulinkの統合により加速するV&V（検証と妥当性確認）

皆様のご業務やご研究の一助になれば幸いです。

講演者について

菱田寛之　博士（工学）　アプリケーションエンジニア（データサイエンス）

国内外の重工業企業において、主に航空分野の非破壊検査の研究開発からアプリケーションエンジニアに従事したのち、弊社に転職。現在はデータサイエンス領域を担当するとともに、医療、重工業界を担当。