プロジェクト概要

医療機関での画像診断AI導入の障壁となる、『自施設データでのAI評価の困難さ』を解消するDX基盤となる “RadBench DB”を構築する技術開発を行います。検査画像とその診断レポートが詳細に整理された施設独自のAI検証用のデータベースとなることで、AI導入に係る症例抽出・比較・運用後モニタリングのコストを最小化します。AI導入の費用対効果が迅速に把握でき、AI導入の判断を加速させ、画像診断AIの普及による画像診断の質の地域格差の縮小と医療AI市場の健全成長に寄与します。

製品・サービスの概要（申請時）

医療機関の医用画像保管通信システム(PACS)内の画像と診断レポートをAIで解析し、情報の正規化・構造化を行い、各施設独自の画像診断DX基盤を提供します。AIの導入検討・運用には自施設での検証が不可欠であり、このコストは今後大きくなることが予測されます。AI評価のための症例検索・データ抽出・AI実行・記録作成機能を備えるRadBench DBを導入することで、評価・管理コストを大幅に削減します。

SU設立に向けた活動計画（申請時）

2028年のスタートアップ設立を目指し、それまでにGAPファンドを活用し2025年度に技術的なベースラインの構築、2026-2027年度に複数施設でのPoCを行います。