医療 × 深層学習

Elix Discovery

Elix株式会社
Elix Discoveryは、AIを活用した分子設計・最適化プラットフォームです。AIが化合物の活性・毒性・薬物動態などを予測し、創薬研究者が有望な候補化合物を効率的に特定できるよう支援します。独自のグラフニューラルネットワーク技術により、分子構造から物性を高精度に予測できます。逆合成経路の提案機能も備えており、合成可能性を考慮した分子設計が可能です。製薬企業やアカデミアとの共同研究を通じて、創薬のリードタイ...
予測分析深層学習

RNAIGEON

Veritas In Silico株式会社
RNAIGEONは、AIを活用して核酸医薬の配列設計を最適化するプラットフォームです。RNA構造予測や標的結合性の予測をAIが行い、有効性と安全性に優れた核酸医薬候補の設計を支援します。従来の実験的アプローチでは膨大な時間を要した配列探索を、AI予測により大幅に効率化できます。製薬企業との共同研究にも活用されています。核酸医薬は従来の低分子医薬では治療困難な疾患への新たなアプローチとして期待されており、AIによる...
予測分析深層学習

Braineer

株式会社Splink
Brain Life Imagingは、脳MRI画像をAIで解析し、脳の健康状態を可視化するサービスです。海馬の体積測定や脳萎縮度の評価を自動で行い、認知症リスクの早期発見を支援します。 AIが脳画像から微細な変化を検出し、年齢相応の脳の状態と比較した定量的な評価レポートを出力します。医療機関や健診センターでの導入が進んでいます。 認知症の早期介入による進行抑制を目指し、脳ドックや人間ドックのオプションとして利用されてい...
深層学習画像認識

Holoeyes MD

株式会社Holoeyes
Holoeyes XRは、CT/MRIデータから3D臓器モデルを自動生成し、VR/MR空間で手術シミュレーションを行えるシステムです。医師が立体的に患者の解剖構造を確認しながら手術計画を立てられます。 AIによる臓器のセグメンテーション技術により、3Dモデルの作成が自動化されています。手術室でMRゴーグルを装着して術中ナビゲーションとしても活用できます。 医療機器として認証を取得しており、国内外の医療機関で手術計画や医学教育...
深層学習画像認識

CYNOSURA / SURGE

株式会社Direava
Direava手術映像AIは、内視鏡手術などの手術映像をリアルタイムでAI解析するシステムです。臓器や血管の位置を自動認識し、術中のナビゲーション支援を行います。 手術映像から重要なシーンを自動抽出し、手術記録の作成や教育用コンテンツの生成を効率化します。外科医の技術向上にも活用できます。 手術の安全性向上と外科教育の質的向上を同時に実現するソリューションとして、医療機関での導入が進んでいます。
深層学習画像認識

ModBind

株式会社アリヴェクシス
ModBindは、AIを活用してタンパク質と低分子化合物の結合親和性を高精度に予測する創薬シミュレーションプラットフォームです。従来の分子動力学シミュレーションと比較して大幅な高速化を実現しています。創薬の初期段階で有望な化合物候補を効率的にスクリーニングでき、開発期間とコストの削減を支援します。製薬企業との共同研究にも活用されています。独自のAIモデルにより、従来困難だった標的タンパク質に対する結合予測...
予測分析深層学習

Tokyo-1

株式会社Xeureka
Tokyo-1は、AIとシミュレーション技術を活用した創薬支援イノベーションハブです。NVIDIA DGX H100を採用した最先端のAIスーパーコンピューター環境と、大規模シミュレーション・機械学習ソリューション群を提供しています。 従来の30~60倍の計算速度により、1000億円以上の研究開発費・10~20年の開発期間という製薬業界の課題に対し、計算科学の力で創薬研究の効率化を支援します。 アステラス製薬、小野薬品工業、第一三共の...
機械学習深層学習

SyntheticGestalt創薬AI

SyntheticGestalt株式会社
SyntheticGestaltの創薬AIプラットフォームは、大規模な化合物データを事前学習した基盤モデルにより、新薬候補分子の設計・最適化を支援します。従来の創薬プロセスで数年かかる候補化合物の探索を大幅に効率化します。分子の構造と特性の関係をAIが学習することで、望ましい薬理活性を持つ分子構造を自動的に提案します。毒性予測や合成可能性の評価も同時に行い、開発初期段階での失敗リスクを低減します。
深層学習生成AI

Abtracer

MOLCURE株式会社
Abtracerは、AIを活用した抗体医薬品探索プラットフォームです。深層ニューラルネットワーク・言語モデル・生成モデルのAI技術を活用した分子設計と医薬品候補分子の探索を行います。 既存手法と比較して、医薬品候補分子の発見サイクルを10分の1以下に効率化し、10倍以上多くの新薬候補を発見することが可能です。 実験を自動化するロボット装置「HAIVE」の開発も手掛けており、AI・ロボット・バイオの3領域を融合した独自アプ...
深層学習生成AI

nodoca

アイリス株式会社
nodocaは、日本初の新医療機器として承認されたAI搭載インフルエンザ検査機器です。50万枚以上の咽頭画像データベースをもとに開発したAIが、咽頭画像と体温・自覚症状を解析し、インフルエンザ所見を数秒から十数秒で検出します。 従来の鼻腔拭い液を用いた迅速検査と異なり、のどの画像撮影のみで判定を行うため患者への負担が少ないのが特長です。 2022年12月より保険適用(305点/3,050円)となり、AI医療機器として新機能・...
深層学習画像認識

カテゴリ解説

医療業界で使えるAIサービス

医療業界向けAIサービスは、画像、検査データ、電子カルテ、音声、医療文書、研究データなどを扱い、診療支援や業務効率化に活用されます。画像診断支援、問診、記録作成、文書要約、患者対応、創薬研究、医療機関のバックオフィス効率化など、専門性と安全性が求められる領域で導入されています。

主な活用シーン

  • 医療画像や検査データの確認を支援する
  • 電子カルテ記録、紹介状、診療文書の作成を効率化する
  • 患者問い合わせ、予約、問診、案内業務を支援する
  • 研究データや論文、臨床情報の検索・整理を行う

比較時に見るポイント

  • 対象業務が診療支援、研究、事務、患者対応のどれかに合うか
  • 医療情報、個人情報、権限管理の要件を満たせるか
  • 専門職による確認や既存システムとの連携ができるか
  • 導入後の運用、説明責任、セキュリティ体制が明確か

医療AIは効率化だけでなく、安全性、個人情報保護、専門職の判断との役割分担が重要です。AI CATALOGでは、医療業界向けAIサービスを、対象業務、連携先、運用体制の観点から比較できます。

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