初回相談
データ、目的、制約を理解するための打ち合わせです。
- データの種類、量、保管場所
- モデルに求める役割と利用者
- レビュー、プライバシー、展開の要件
- 協業の有無にかかわらず、明確な次の一歩
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、展開までを一つの流れで進め、すべての工程を記録します。
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プラットフォーム
AIエンジニアリング・プラットフォーム
研究
モデル学習と評価
モデルデプロイ
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 はそれらを一つのワークスペースに統合し、待ち時間と専門人材への依存を減らします。
従来の分断された進め方 | MAEA の進め方 |
|---|---|
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。 | データ準備から展開までを一つのプラットフォームでつなげる。 |
実験設定や引き継ぎに毎回時間がかかる。 | 実験、検証、改善を一つの流れで進められる。 |
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。 | トレーサビリティと文書化を作業と並行して残せる。 |
ドメイン専門家が ML 基盤の支援に強く依存する。 | 研究者、臨床家、技術チームが同じワークスペースで連携できる。 |
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。
臨床データのための品質管理
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
小さく始めて、成果が出たら広げる。
どのプロジェクトも、まずはご相談から。作業を始める前に、範囲と費用をお客様と合意します。
範囲を絞ったパイロット
一つのユースケースを、お客様のデータからMAEA上の検証済みモデルまで進めます。
- 範囲、期間、成功基準を事前に合意
- MAEA上でのラベリング、学習、検証
- モデルカードと検証記録
- 次に進むかどうかの提案
本格導入
複数のモデル、チーム、拠点に広げ、展開とサポートは契約ごとに合意します。
- 複数のユースケースや拠点
- お客様のクラウドまたはエッジ環境への展開
- 契約ごとに合意するサービスレベル
- 専任のサポート窓口