10万枚の網膜画像を1枚も誤判定なく異常判定可能なAIを開発！検証や性能などを掲載
当資料では、「網膜画像用AI」の開発についてご紹介しております。 「開発した"網膜画像用AI"の性能」や「本医療AI完成までの道程と今後」、 「開発した医療AIのプロモーション」などについて掲載。 "未学習の疾患"の正常or異常を判定可能で、学習データとテストデータが 完全に独立な場合でも判定ができます。 【掲載内容】 ■はじめに ■開発した「網膜画像用AI」の性能 ・検証1 未学習の疾患を検知できるか？ ・検証2 学習、テストデータが完全に独立でも診断？ ・本AIの性能まとめ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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【その他掲載内容】 ■「本医療AI完成」までの道程と今後 ・「本医療AI完成」までの道程 ・「開発した医療AI」のプロモーション ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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製造業では、３D CADデータなど3次元データを利用した業務が浸透していますが、AIでは、2次元データの利用が主流で、3次元データの利用はまだ見当たりません。 弊社は、製造業の３D CADデータをより有効活用し、QCDの向上に貢献できないかと考え、AI・ディープラーニングによる3次元形状認識技術の研究開発を行っております。 弊社は、最新のAI研究成果を基に研究開発を進め、ついに3次元形状データを認識できる３次元AIモデルの開発に成功しました。 この世界に先駆けた3次元AI技術で、CAD、CAM、CAEを中心としたエンジニアリングチェーンに３次元AIを広め、QCDの向上に貢献していきます。 また、3次元AIは新しい技術であり、その可能性は無限大にあります。 3次元AIの研究開発を推進し、この世界に先駆けた3次元AI技術を、製造業だけでなく、他の多くの業界にも広め、QCDの向上に貢献していきます。