株式会社AIメディカルサービス

【医療ｘAI：「内視鏡の画像AI」特化で、技術はすでに世界をリードしております】
同社は確固たる研究成果を基盤に創業しており、その技術力を活かして、初の製品開発を行います。消化器すなわち「食道・胃〜小腸・大腸」に対する「がん関連病変」の内視鏡検査で、専門医の診断を支援するシステムの実現を目指しています。同社の技術は、他分野でも活用できるポテンシャルがありますが、創業の理念どおり「内視鏡」にこだわっています。医療という責任ある現場で本当に使える製品を実現し、世界の患者を救うことに専心しています。

内視鏡は、日本が世界をリードしている先進の医療分野。ところが足もとでは、「病変見落としが医師によっては2割以上」「大量の2重チェック負担で専門医が疲弊」という現実。この問題にAI（人工知能）で立ち向かい、世界の内視鏡医療に貢献したい。食道・胃から小腸・大腸まで、がんを早期のうちに見つけ、壊滅できるようにしたい。そんな想いで創業したベンチャーです。

【世界の患者を救う】
代表の多田氏はただともひろ胃腸科肛門科院長として、2万例を超える内視鏡検査を施行し、現場ならではの悩みに直面してきました。そのたび解決策を考え、周囲の先生方の力を借りながら、より良い方法を研究し続けております。（たとえば、穿孔事故を防止する方法論を体系化して『患者に優しい“無痛”大腸内視鏡挿入法』を上梓したり、大腸ポリープ切除術後出血をほぼゼロにするCold Polypectomyを学会発表しています）
そして今は「がんの見逃し」撲滅に挑戦しています。臨床医は誰もが「見逃し」をしたくないし、そのため日々精進しています。とはいえ、炎症ある胃内壁のなかに小さな病変を見つける作業は、経験10年以上の専門医でも難しく、またダブルチェック担当の医師も1日3000枚もの読影負荷に疲弊しているのが現状です。まして専門医の少ない地域の先生方は検診現場で本当に苦慮しています。取り組みのきっかけは、「AIの画像認識能力が人間を上回り始めた」との東大・松尾准教授の話でした。「現場の苦しみを解決できるかも！」と思った私たちは、膨大な数の画像を一枚一枚精査してデータベースを構築し、ディープラーニング（深層学習）を活用した研究を積み重ね、とうとう専門医の平均を上回る判別精度に到達しました。臨床現場で使うにはまだまだ改善が必要ですが、急ピッチで開発を進めています。日本の内視鏡は、機器シェアが世界7割を占めるだけでなく、専門医の技量も世界一です。その素晴らしい英知を結集させていただくことで、世界の内視鏡医療に貢献したいと考えています。

【同社が背負う使命】
内視鏡検査は、「がんの見落としが医師によっては２割以上」「大量の2重チェック負担で専門医が疲弊」が実態です。まして専門医が少ない地域では大変に苦労しています。もしもAI（人工知能）が画像診断支援できれば、食道・胃〜小腸・大腸までがんを早期のうちに見つけて「人の命を救う」ことにもつながります。内視鏡は、日本が唯一、世界を圧倒的にリードしている医療分野です。つまり、日本での成功が世界市場に直結するという、莫大な魅力があります。

画像認識に関する最新の知見を導入し、内視鏡AIの応用的実装を行いPoCおよび製品実装に携わっていただきます。

【具体的には】
・製品化前の画像認識技術の技術検証および製品向けの実装
・UI/UXを含むプロトタイプ版の開発および評価

【取り組んで頂きたい技術課題】
検査と診断が同時に行われる内視鏡で動作する滑らかに安心して利用できるリアルタイム画像認識を実行するUI/UXを開発していただきます。

・最新アルゴリズムのC++への移植
・GPUを使った高速化(4Kへの対応やスループットの改善など)
・物体追跡などの動的アルゴリズムを加えた作り込み

【このポジションの醍醐味】
内視鏡は既存の医療情報処理の様な静的なものでなく、医師の操作の自由度がありカメラの映している映像のみをヒントにUI/UXを実現しなければなりません。そのため日々の使用に耐えるためにはリアルタイム処理の実装だけでなく、AIの推論や結果の提示を高度に組み合わせる必要が有ります。要求は厳しいですが、医療の現場で長く使われる実装技術は他の分野への高度な応用としても通用するはずです。

・Python/C++を用いた映像アプリケーション開発経験
※医療業界のシステム経験は問いません