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健康保健

大量の視覚データの分析

医療に関して

医療制度は改善および進歩し続けています。 目標は正しい診断方法を早急に決定する事により、治療計画を短期間に作成できるようにする事です。 しかしながら、症状が非常に似ている場合や良性と悪性の細胞組織の画像を裸眼で見定める事が困難である場合に、医師にとって様々な疾病や不調を見極める事が困難な場合があります。そこで Ziuz が解決策を提案します。 可視化情報の知見と画像認識の経験を活かして、Ziuz は医師による医療画像の評価を支援すべく新たな製品を開発します。 スイスの様々な医療センターとの連携によって、Ziuz は医療改善のための複数のプロジェクトを立ち上げています。 例えば NEMO プロジェクトは2018年年初に開始され、同年半ばには第2プロジェクトが開始されます。

NEMO

NEMO (「運動性疾患のための次の行動」) は、ZiuZ とフローニンゲン大学医療センター (UMCG) 間の 3 年にわたる共同プロジェクトです。 このプロジェクトは多動性障害に重点的に取り組んでいます。 これは、振戦、ミオクローヌス、ジストニア、チックまたは舞踏病などのような、過度の不随意運動を特徴とする疾患です。 現実的に、これらの異なる様態の不随意運動を見定める事は、時として大変な困難を伴います。 このような疾患を目にする事の少ない医師にとっては、症状を識別する事が困難な場合があり、また医師間で必ずしも意見の一致が得られない場合もあります。NEMO プロジェクトの目標は、とりわけスマート 3D カメラと機械学習技術を採用して、医師による異なる形の不随意運動の識別を容易にする、コンピューターによって支援される診断ツール (CAD) を開発する事です。 運動を検知すると運動や筋活動を測定するセンサーが使用されます。 Ziuz はこの CAD ツールの開発に、人工知能およびパターン認識技術を使用します。目標は、この CAD ツールによって医師が患者の運動障害を正確に診断する事を支援し、その結果将来においてより素早く、より多くの症例で患者が正しい診断を受ける事ができるようになる事です。 また、これは運動障害の自然進行を見極めたり、治療効果の評価を改善するために使用する事も可能です。NEMO には欧州連合 (EU) からの助成金が共同出資されています。 欧州地域開発基金 (SNN 経由)、およびフリースラント州。