← 分野一覧へ事例紹介
医療・ヘルスケア
医療の現場では、バイタルや検査値という時系列が絶え間なく生まれています。悪化の予兆を数時間早く掴めるだけで、処置の準備も人の配置も変わります。私たちはICUの疼痛予測など、生体信号からの予測を医療機関と共同で研究してきました。
- 予測対象
- 発症、重症化、バイタルの推移。
- 変わる判断
- いつ処置に入るか。
2026-08-18
バイタルサイン再構成モデル PENGUIN
スマートウォッチにも載る脈波センサー(PPG)から、心電図・呼吸・血圧の波形を復元する生成モデル。信号処理分野のトップカンファレンスであるICASSP 2026に採択され、6データセット・8指標中7で最高精度を達成した。
2026-08-18
ICUにおける疼痛リスク推定AI
ICUで自動記録されるベッドサイド信号のみから、看護師評価の疼痛スコア(CPOT)が高い状態を推定するモデル。東北大学との共同研究として、891名・2万3千件超の臨床データセットを整備し、比較モデル中最高のAUROCを達成した。
2026-08-18
多変量時系列予測モデル DecompSSM
時系列をトレンド・周期・残差に分解しながら学習する自社開発の予測モデル。信号処理分野のトップカンファレンスであるICASSP 2026に採択され、標準ベンチマーク32設定中28で最高精度を達成した。
2026-08-17
治療副作用の予測AI
治療に伴う副作用の発生を予測する多変量時系列モデルと、専門知見を提供する小規模言語モデルを医療関連事業者と開発した。