医療×itカンファレンス 150207

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Confidential Copyright © LPixel Inc. All Rights Reserved. 医療研究者×画像解析の未来を、 LPixelという会社が考えてみた。 研究者×画像解析×人工知能×クラウド 島原佑基 / エルピクセル株式会社 代表取締役 2015.02.07 @医療×ITカンファレンス [email protected]

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Confidential Copyright © LPixel Inc. All Rights Reserved.

医療研究者×画像解析の未来を、LPixelという会社が考えてみた。研究者×画像解析×人工知能×クラウド

島原佑基 / エルピクセル株式会社 代表取締役

2015.02.07 @医療×ITカンファレンス

[email protected]

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ああああビックデータ

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データ量は10年で約35倍に。全データの約8割以上が画像のような非構造化データであると言われている。進むデータの増大・複雑化

出典:IDC

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研究の世界は?

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顕微鏡、MRI、X線装置などのハードウェアの高度化によりデータは増大し、複雑化する一方。ライフサイエンス研究の世界のビックデータ

電界放出形透過電子顕微鏡「HF-3300 形」

一昔前

倍率×100現在

倍率×1,000,000以上

顕微鏡を例に

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急激なデータの増大と複雑化に対し、研究者の処理能力が追いつかず、研究者が作業者化している。ライフサイエンス研究の世界のビックデータ

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研究者→作業者

研究者が解析の単純作業に追われる↓

研究の遅滞が起きる↓

多くの予算が無駄に

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解決する人たちは?

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ビックデータの問題を解決する大手SIer等の企業が、日々多くの問題を解決している。一般社会の場合

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研究の世界におけるビックデータを解決する明確なプレーヤーはまだ存在していない。(このポジションを狙う)研究の世界の場合

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STOP!研究者の作業者化!

Who are you?

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東大の研究室から生まれた大学発ベンチャー

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最先端の「ライフサイエンス」と「画像解析技術」の研究開発力の二刀流であることが強み。(かなり珍しい存在)Our Value

ライフサイエンスの研究開発力

最先端の画像解析技術

研究者であり、 エンジニアでもある。

∴共同研究の依頼が常に絶えない状態が慢性化していた。

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研究室で培ってきた100件以上の共同研究のノウハウを活かし、受託研究開発による新たなWin-Winを構築。Business / 共同研究から受託研究開発へ ~我々が1年目にしてきたこと~

共同研究 受託研究開発

◎お互いの強みを活かし、新たなものを生むことができる。

◎多くの場合は相互依存の関係にあり、両社に金銭の授受が発生しない。

×オーサーシップが曖昧になることが多い。

×一方がやる気を無くして破談になったり、遅延を起こしやすい。

×負荷が偏ると、負荷が少ない方は多い方に対して多くの注文を言いづらくなる。(不平等感に対する悪の意識)

◎一方の視点を優先して強みを活かし、新たなものを生むことができる。

◎顧客優先であり、顧客の要望に忠実に研究ができる。

◎オーサーシップが契約時に明確になる。

◎顧客が料金を支払うため、顧客は期限や品質に遠慮なく要望を言うことができる。

×顧客は料金を支払う必要がある。

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各研究教育機関を中心に実績を重ね、現在は大手メーカー・製薬メーカー等の民間企業との共同開発も進んでいる。Business / 受託研究開発の導入実績

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共同研究・受託研究開発のノウハウを活かし、顧客が抱えている課題を汎用的に解決するシステムを開発・販売。Business / 受託研究開発から自社開発へ ~我々が2年目に注力すること~

受託研究開発 自社開発

◎収益が安定する。

×労働集約型モデルであり、一人当たりの収益にも限界がある。

×自らの主張を提案し、新しいことを提案できない。

共同研究、受託研究開発で培ってきた

ノウハウ・アルゴリズム・ライブラリ等の

ストックをベースとして再構築し、

汎用的なソフトウェアを自社開発・販売!!

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自社開発製品の例

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研究の改竄・捏造を防止する、画像不正検出ソフトウェアを開発。オンライン版は無料公開中。特許出願準備中。自社開発 / LP-exam –画像不正検出ソフトウェア-

クラウドファンディングで募った資金で運営しています。

オンライン版は無料公開中 オフライン(Pro版)も販売中

簡単操作で高精度な検出が可能。

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開発中の自社製品 (初公開!)

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Project Ai 始動中

私のResearch Assistantは、

人工知能。

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研究者が作業者化となっている現状に対し、その作業を人工知能が担い、研究者は高次な思考に集中することを。Project Ai / Research Assistantを人工知能で置き換える

計画作成昔 生データ処理実験 解析 論文へ

計画作成現在 生データ処理実験 解析 論文へ

計画作成将来 人工知能による自動化実験 解析 論文へ

研究者が機械化しきれない高度な解析に集中できるようになる。

研究のプロセス

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大量の画像をクラウドにアップして、人工知能が出力する結果の解釈の候補・グラフを見て研究者が解析する。Project Ai / 利用イメージ

顕微鏡で細胞等の画像を撮影 生データの処理がされたグラフをみて、研究者が思考する。

あらかじめ実験条件を設定し、撮影された画像は自動的にUPされる

生データの処理がされ、有意そうなグラフが10個表示される。

Ai

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研究者の作業時間を短縮し、高次な解析に集中できる。研究所で導入すればば研究者の人件費削減にもつながる。Project Ai / 導入のメリット

高次な思考

解析

生データ処理・作業時間

研究リソースの最適化による研究の高速化。

研究者リソースの配分の変化

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ライフサイエンス研究における画像解析市場は、かなり少なく見積もっても1000億円以上であり拡大する一方。ライフサイエンス研究における画像解析市場

研究用画像解析ソフトウェア

1000億円市場の開拓※うち国内は10%:総務省・学術振興会のデータより推定

拡大は未知数

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Change the Study!

Thank you.