Editor In Chief at TechWave.jp
1990年代初頭から記者としてまた起業家としてITスタートアップ業界のハードウェアからソフトウェアの事業創出に関わる。シリコンバレーやEU等でのスタートアップを経験。日本ではネットエイジ等に所属、大手企業の新規事業創出に協力。ブログやSNS、LINEなどの誕生から普及成長までを最前線で見てきた生き字引として注目される。通信キャリアのニュースポータルの創業デスクとして数億PV事業に。世界最大IT系メディア（スペイン）の元日本編集長、World Innovation Lab(WiL)などを経て、現在、スタートアップ支援側の取り組みに注力中。
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東大初のベンチャー企業であるエルピクセル（LPixel）社は2017年11月24日、医療画像の診断を支援する技術「EIRL（エイル）」を発表しました。
病巣などの画像データを人工知能技術で学習し、画像データから病巣などを発見しやすくする技術。これにより全体の2％に満たない人数しかいない診断医師に依存していた画像診断負担を軽減する狙いです。
画像診断の進化に医師が追いついていない現状
近年、CT（コンピューター断層撮影装置）、 MRI（磁気共鳴断層撮影装置）等の進化により画像診断可能な映像データが増え続けている現状の中で「全国に画像から診断する放射線診断医として勤務する医師は約5500人止まり(医師全体の2％未満) 。
エルピクセル（LPixel）社は、医療・製薬・農業などのライフサイエンス領域に対して人工知能技術を応用した画像解析ソフトウェアを開発。現在は、国立がん研究センターをはじめ複数の医療機関と連携し医療画像診断支援の研究開発を進めている状況です。
画像データを高精度で学習
エルピクセルは、脳MRI・胸部X線・乳腺MRI・大腸内視鏡・病理といった分野で研究開発を進めており、医師の厳密なチェックを受けた画像を高精度に学習する技術を開発。能動的学習技術「CARTA」については特許も取得済み。その他、主要な画像診断装置や撮影手順に応じた医療画像や既存のシステムなどと連携できるのが特徴です。
今回発表された「EIRL（エイル）」は、2017年11月26日から12月1日まで米国シカゴにて開催される世界最大の放射線医学フォーラム主催の「RSNA2017」に出展する予定です。
【関連URL】
・EIRL（エイル）
https://eirl.ai/
昔から医療分野ではテクノロジーを積極的に導入しようという動きがあった。いち早く組織内ネットワークを導入したのは医大などだったと記憶しているし、画像診断にかける意気込みは20年以上前から医師の方々から伺っていた。映像の取り込みクオリティは確実に進化しており、CTもMRIも珍しいモノではなくなりつつある。しかし、診断できる医師が5500人ほどしかいない状況というのはかなり深刻に感じる。ディープラーニングとソフトウェア技術は医療の現場の課題を解決できるか。注目したい。
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