一般口演17 11月24日(日)9:00-10:00 A会場
入院後合併症の予測モデルの開発と説明可能なAI(Explainable AI)を活用したリスク要因分析
https://jcmi39.org/program_academic.html?fbclid=IwAR3MMtRa9mK09vJV7lWbcOswiOLVm_KEnfJUmvSQSe4R42oj0q51GVxrqIQ
株式会社Logbii
AI・ITを活用した業務効率化を行っています。 今年の新プロダクトとして、メーカーの研究を支援するSaaSを開発しました。 大手製薬メーカーとα版の契約を進めており、また拡大に向けて販促活動をしています。 来年は第二創業期として、事業を拡大していきます! 現在はエンジニアを中心としたチームで、顧客の課題を解決するよいプロダクト開発をできる体制が整っています。 今後は、事業拡大を推進する体制を整え、会社を急成長させていくフェーズにしていきます。 それに向け、会社の中心となって活躍できる各役割のCXO候補を募集しています。 [プロダクトの概要] ▼ メーカーの研究を支援するSaaS 独自検索エンジン、自然言語処理エンジンを搭載した業務支援サービス。 ▼ Logbii Analytics(ブラウザでAI活用できるSaaS) データをアップロードするだけで数値やリスクの予測・分類、重要な因子の抽出などを行えるサービス。 ▼ 診断支援AI ・宮崎大学医学部附属病院、東京工業大学との共同研究 患者情報、検査結果、オーダー情報などから入院後の重篤な合併症を事前に予測 説明可能なAI(SHAP)を活用 ・京都大学との共同研究 症状等のテキストデータから病名等を予測 [公開実績] ▼ 特許(在宅医療・介護の訪問予定の効率化) http://www.conceptsengine.com/patent/grant/0006199441 ▼ 学術発表 ・第40回医療情報学連合大会 複数の入院後合併症に対する時系列予測モデルの開発と説明可能なAIを用いたリスク要因の比較 https://jcmi40.org/program.html ・東京工業大学主催「社会的課題解決型データサイエンス・AI研究推進体シンポジウム」 http://dsai.c.titech.ac.jp/notice-of-dsai-symposium/ ▼ イベント登壇 ・日刊工業新聞主催 AI研究会シンポジウム「AIの最新活用事例と今後の展望」 https://www.cho-monodzukuri.jp/event/show/id/vdu5dxnkro