なにをやっているのか
世界トップクラスの雑誌に続々と論文がアクセプトされています。学会での発表はメンバーのモチベーションの一つです。入社したメンバー全員にチャンスがあります。
画像認識エンジニア、医療分野の専門家、製品作りのスペシャリストが同じ空間で働いている為気軽にコミュニケーションを取りつつ、集中した環境で作業が出来ます。AIベンチャーやメーカー出身者の中途社員が大半です。
日本が世界をリードしている先進の医療の一つ「内視鏡」の画像診断AI（人工知能）を開発しています。
「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。当社のAIの性能（診断精度）は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。
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Forbes JAPANが毎年、優れたスタートアップを掲載している「日本のスタートアップ大図鑑」なかでも注目する企業6社として弊社を取り上げて頂きました。
https://forbesjapan.com/articles/detail/39855
現役医師が創業したAI企業としてTechCrunchで創業ストーリーや、資金調達状況などをまとめて頂きました。
https://jp.techcrunch.com/2019/10/04/aim-fundraising/
最新の会社状況などはこちらでご覧頂けます。
https://www.ai-ms.com/recruit
なぜやるのか
社内には最新の内視鏡を完備しており、オフィスで研究開発に没頭することができます。国内外の著名な病院から実際に先生に来社頂き、内視鏡AIを使ってもらうことで製品を洗練させ、良いプロダクトを世の中に出していきたいと考えております。
代表の多田はいまでも現場に立つ内視鏡の専門医。医療現場ならではの問題や悩みを常に理解し、内視鏡AIの開発にチャレンジしています。東京大学など100以上の医療機関と大規模共同研究を行い、大量の教師データを収集。300人以上の内視鏡専門医のネットワークを持つことはAIMの強みの一つ。
内視鏡は、日本が世界をリードしている先進の医療分野。
ところが足もとでは、「1.医師によっては内視鏡検査でのがんの見落としが2割以上も起こっている。」「2.そのため、内視鏡専門医とのダブルチェックが義務付けられているが、通常業務後に行われる1日3000枚程度もの2重チェック負担で専門医が疲弊（まして専門医の少ない地域の先生方は検診現場で本当に苦慮しています。）」という現実。
もし私達のAI（人工知能）が画像診断を支援できれば、食道・胃～小腸・大腸にいたるまで、がんを早期のうちに見つけて「人の命を救う」ことにつながります。
「内視鏡AIでがん見逃しゼロへ」
そんな想いで創業したベンチャーです。
どうやっているのか
ワンフロアに十分なワークスペースと研究開発スペースを構え、またメンバーがリフレッシュするためのカフェスペースも併設されています。本人だけでなく配偶者を含む人間ドックの負担や、トレーニング施設やジムへ通う手当てなど、心身共に健康に過ごすための従業員への投資は惜しみません。
劇場、映画、多目的ホールなど8つの芸術施設とオフィスが融合した池袋の新ランドマーク「Hareza Tower」にオフィスを移転しました。9路線が乗り入れる「池袋駅」から徒歩4分とアクセスもよく、周囲には飲食店や商業施設が多いため非常に便利です。
弊社の代表であり内視鏡専門医で、国内有数の検査数を持つクリニックを経営する多田は、現場ならではの悩みに直面してきました。そのたび解決策を考え周囲の先生方の力を借りながら、より良い方法を研究し続けてまいりました。
そのような中で内視鏡AIに取り組むきっかけになったのは「AIの画像認識能力が人間を上回り始めた」という東大・松尾准教授の話でした。「現場の苦しみを解決できるかも！」と思った私たちは、膨大な数の画像を一枚一枚精査してデータベースを構築し、ディープラーニング（深層学習）を活用した研究を積み重ね、専門医の平均を上回る判別精度に到達しました。
臨床現場で使うにはまだまだ改善が必要ですが、急ピッチで開発を進めています。日本の内視鏡は、機器シェアが世界7割を占めるだけでなく、専門医の技量も世界一です。その素晴らしい英知を結集させていただくことで、世界の内視鏡医療に貢献したいと考えています。
研究開発の中で、世界初となる胃がん人工知能拾い上げ論文 がGastric Cancer誌に、ピロリ菌AI診断論文EBioMedicine誌（LancetとCellの姉妹誌）に掲載されたのを皮切りに、部位別仕分や大腸がん、潰瘍性大腸炎に食道がんの拾い上げなど多くの世界初となる論文を投稿・掲載し、国内外で特許を取得。
また、AIの開発実務においては、教師データ（AIに覚えさせるデータ）の質と量がカギを握ります。当社は全国の有力病院及び数十名の内視鏡専門医の協力を得ているため、良質かつ膨大な数の画像を継続的に集めることができ、かつ、それらを地道な仕分け作業を行うことでAI用画像データベースを構築しています。
まだ社員数十数人の小さな会社ですが、少しづつ集まる優秀なAIエンジニア、医療業界の専門家、製品開発のスペシャリストの力で、世界の医療現場に向けた内視鏡AI開発が着々と進んでいます。
