テルモ
MedHub-AI社のプログラム医療機器「AutocathFFR」の日本国内販売契約を締結。AI技術により冠動脈造影画像から37秒でFFR値を自動算出し、心臓カテーテル検査の低侵襲化を実現。
武田薬品工業
AIを活用した医薬品需要予測システムを導入し、従来1週間かかっていた予測作業を数時間に短縮。国内販売約150品目のうち約100品目で運用を開始し、予測精度80%台後半を達成。
順天堂大学
日本IBMと共同で電子カルテデータと生成AIを活用した「PFM AIマッチングシステム」を構築。退院患者の最適な転院先を約4,000施設からAIが検索・提示し、退院調整業務の20%以上効率化を目指す。
Holoeyes
医療用XRソフトウェア「Holoeyes MD」でCT/MRIデータを3Dモデル化し、VR/MR空間で手術シミュレーション・術中ナビゲーションを実現。Apple Vision Proにも対応し、約60施設に導入。
富士フイルム
画像診断の所見をAIが自動作成するシステムを開発。年間約3,000万件の画像診断業務の負担軽減を目指し、放射線科医の読影ワークフローを革新。
浜松医科大学
Amazon Web Servicesとパートナーシップを締結し、クラウドと生成AIを活用した医療DXを推進。AWS上での医療データ解析やAIモデル開発を加速し、大学医学部における先端的なデジタル医療研究を展開。
産業技術総合研究所(AIST)
膀胱内視鏡診断支援AIを開発し、感度94.3%・特異度99.4%・正解率98.3%を達成。泌尿器科専門医の診断精度を上回り、医療AI分野での基礎研究成果の社会実装を推進。月面自律AIロボットの開発も展開。
カケハシ
クラウド型電子薬歴システム「Musubi」に生成AIを活用した薬歴作成機能の開発を開始。服薬指導内容をSOAP形式に自動整理し、薬剤師の業務効率化と対人業務の充実を支援。
虎の門病院
AI画像解析技術を活用した先進的脳ドック「虎の門プレミアム脳ドック」を開設。CogSmartのBrainSuiteとエルピクセルのEIRL Brain Metryを併用し、海馬体積の自動計測やMRI画像からの白質高信号領域スコア化を実現。
国立精神・神経医療研究センター
生成AIモデル(CycleGAN)を用いて健常者のMRI脳画像を統合失調症患者の脳画像に変換する技術を開発。併存疾患シミュレーションや疾患進行予測への応用を実証し、精神疾患の新たな診断法開拓に貢献。
国立循環器病研究センター
心不全パンデミックに対応するため、AIを実装したDtoD(医師間)遠隔コンサルテーションシステムを開発。AMEDの医工連携・人工知能実装研究事業に採択され、全国どの地域でも最適な心不全診療を実現することを目指す。
大阪大学医学部附属病院
AI医療センターを設立し、医師・看護師・事務業務支援のAI開発、倫理・法的課題対応、医療データベース構築の3部門体制で病院全体へのAI導入を推進。医療過誤ゼロと患者本位の全人的医療の両立を目指す。
シスメックス
順天堂大学と共同でAIにおける深層学習技術を用いた「統合型AI分析システム」を構築し、末梢血液標本から骨髄増殖性腫瘍(血液がん)の高精度自動鑑別に成功。
エムスリーAI
PSP・キヤノンメディカルシステムズと3社で医療AI推進の業務提携を締結。画像診断支援AIプラットフォームを通じて累計350万検査以上を解析し、医師の働き方改革を支援。
塩野義製薬
FRONTEOとスズケンの3社協業で会話型認知症診断支援AIプログラムの社会実装を推進。5〜10分の自然会話をAIが解析し認知機能低下をスクリーニングする医療機器の開発を目指す。
第一三共
FRONTEOのDrug Discovery AI Factoryを活用し、毒性試験報告書とPubMed論文のAI解析による毒性情報の最適化を推進。従来発見困難だった毒性メカニズムの仮説生成を可能に。
第一三共
Azure OpenAI Serviceを活用した独自生成AIシステム「DS-GAI」を約1カ月でグループ約9,300名に展開。画像生成やコード解析機能も段階的に追加し、8割以上の社員が生産性向上を実感。
エーザイ
エコナビスタと業務提携し、認知症予測AIモデルと脳健康チェックツール「のうKNOW」を活用して高齢者施設での認知機能変化の早期検出実証実験を開始。認知症エコシステムの構築を目指す。
国立がん研究センター
理化学研究所・昭和大学と共同で胎児心臓超音波スクリーニング支援AIシステムを開発し、2024年7月に厚生労働省の薬事承認を取得。非熟練医の診断精度が有意に向上。
国立がん研究センター
AI搭載の大腸内視鏡検査支援システム(CADe)の有効性を検証するアジア6カ国13施設の多施設共同臨床試験を2024年1月に開始。約1,400名を対象に、AIによる病変検出率向上を評価する。