MAEA

医療AIを一つのワークフローで構築し、展開する。

データ準備、アノテーション、学習、性能評価、展開までを、医療向けのトレーサビリティとともに一つの流れで進められます。

MAEA は ModAstera の医療AI向けプラットフォームです。アノテーション、実験、評価、展開、記録管理を一つにまとめ、案件ごとに基盤を作り直す負担を減らします。

MAEA Platform
AI Engineering Agent
Research
Model Training and evaluation
Model Deployment

なぜ分断されたツール群から切り替えるのか

医療AIチームは、アノテーション、学習、展開、文書化を別々のツールで進めがちです。MAEA はそれらを一つの作業面に統合し、待ち時間と専門人材への依存を減らします。

アノテーション、学習、展開が別々のツールに分かれている。

実験設定や引き継ぎに毎回時間がかかる。

運用記録やコンプライアンス文書を後から集める必要がある。

ドメイン専門家が ML 基盤の支援に強く依存する。

アノテーション

学習に使えるデータ準備から始める

医療AIの品質は、データ準備の質に大きく左右されます。MAEA には AI 支援アノテーションの流れが組み込まれており、ラベル付け自体がプロジェクト全体の足かせにならないよう設計されています。

  • 支援付きラベル作成とレビューでアノテーションを高速化
  • 来歴、版管理、監査性を備えたデータセット整備
  • データ準備から学習・展開へのスムーズな接続

MAEA に含まれるアノテーション機能

少量例から始める支援ラベリング

少数の例を起点に、AI がドラフトラベルを生成し、より大きなデータセットへ広げます。

アクティブラーニングとレビュー

不確実な症例に専門家の時間を集中させ、修正結果を次のバッチ改善に活かします。

臨床現場を意識した品質管理

レビュー、版管理、トレーサビリティを通じて、後続の評価や規制対応に備えます。

アノテーション段階の進み方

01

データを取り込み、目的を定義

画像や臨床データを取り込み、ラベリング目的を設定します。

02

AIドラフトを確認・修正

専門家が境界やラベルを確認し、人の判断が必要なケースに集中します。

03

そのまま学習へ接続

整えたデータセットをそのまま学習、評価、展開の流れへつなげます。

対応データとモダリティ

放射線: X線、CT、MRI、超音波、DICOM/NIfTI由来の画像出力
病理: 全視野画像やタイル化された病理画像のレビュー
眼科などの視覚モダリティ: 眼底や OCT 画像
セグメンテーション、検出、分類、キーポイントなどのアノテーション形式

あらゆるチーム規模に対応するプラン

医療AI開発のニーズに最適なプランをお選びください

スターター

14日間すべての機能をお試しいただけます。お支払いは不要です。

  • ->無制限のAIアシストでデータセットを管理・アノテーション
  • ->予測モデルを無制限にトレーニング
  • ->ストレージは最大10GB
  • ->APIアクセス付きでモデルをワンクリックデプロイ
  • ->チームで使える共同ワークスペース
  • ->GPUベースのモデル学習
  • ->組織レベルの管理機能
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研究者や小規模チームに最適

  • ->無制限のAIアシストでデータセットを管理・アノテーション
  • ->予測モデルを無制限にトレーニング
  • ->ストレージは最大10GB
  • ->APIアクセス付きでモデルをワンクリックデプロイ
  • ->チームで使える共同ワークスペース
  • ->GPUベースのモデル学習
  • ->組織レベルの管理機能

エンタープライズ

大規模展開向け

  • ->カスタムセットアップ
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