AIメディカルサービス　エンジニア向け会社紹介資料

エンジニア向け会社紹介資料 2024年10月更新 株式会社AIメディカルサービス

目次 1. プロダクト 2. 開発環境/技術選定方針 3. 技術課題 4. 開発チームの機能および歓迎経験 5. エンジニアメンバー 6. エンジニアにとっての魅力 株式会社AIメディカルサービス

プロダクト 株式会社AIメディカルサービス

プロダクト 内視鏡画像診断支援ソフトウェア 対策型胃内視鏡検診サポートサービス gastroAI™ model-Gは、内視鏡検査中に肉眼的特徴から生検等追 加検査を検討すべき病変候補を検出し、医師の診断補助を行う内視 鏡診断支援ソフトウェアです。 gastroBASE screeningは、胃内視鏡検診と二次読影のデータを共 有できるWEBサービスです。検診結果の集計もラクラク。業務効率 化につながる対策型胃内視鏡検診サポートサービスです。 現状、内視鏡領域で既に２つのプロダクトをリリース済みです。 今後もミッション実現のために、対応領域と共にラインナップを順次広げていきます。 株式会社AIメディカルサービス

株式会社AIメディカルサービス

概要 “内視鏡ソフトウェア”で胃がんの診断をサポート 生検等追加検査を検討すべき 病変候補の可能性があると AIが出力した場合 株式会社AIメディカルサービス それ以外の場合
 生検等追加検査を検討すべき病変候補でない or 結果を表示する確信度に足らない

解決したい社会課題 早期にがんが発見されず、年間数百万人の命が失われている 疑いをもつ 自覚症状 検診 便潜血 バリウム 腫瘍マーカー CT リキッドバイオプシー 内視鏡検査 (スクリーニング) 内視鏡精密検査 (確定診断・治療方針決定) 内視鏡検査 唯一消化器がんを確定診断できる検査 治療 早期発見*1で ほとんど治る 課題 1.人間の眼で見るのでどうしても見逃しが起こる 2.内視鏡医の質・量ともに不足（特に海外） *1 胃がんは早期ステージで発見すれば5年生存率97%以上 （全国がんセンター協議会 全がん協生存率調査（2020年11月）） 「胃がんの早期発見」は非常に難しいが、テクノロジーにより解決できる余地も広いです。 だからこそ、エンジニアの力で社会に大きなインパクトを与えられます。 株式会社AIメディカルサービス

構成 上記のシステム構成のうちソフトウェア部分を自社プロダクトとして開発し、 実行環境も自社開発チームで選定しています。 株式会社AIメディカルサービス

今後の展開 グローバル市場への展開を加速 検査中のリアルタイム解析等の機能向上 胃以外の消化管に対してもサポート拡大 将来的にがんに繋がる可能性のある疾患のリアルタイム検出 入力映像から現在の撮影部位を認識できる機能 など 株式会社AIメディカルサービス

対策型胃内視鏡検診サポートサービス 株式会社AIメディカルサービス Confidential

概要 胃がん内視鏡検診では、病気の見落とし防止や内視鏡検査の質の担保のために、 内視鏡専門医による「2次読影」（別の医師が画像を確認し評価する行為）が行われています。 本サービスは、従来オフラインにて行われていた2次読影をオンラインで行う クラウドサービスとなります。 検診施設 株式会社AIメディカルサービス 2次読影医

解決したい社会課題 課題1 課題2 全国約1,800自治体のうち民検診で胃がん内視鏡検診を 実施している自治体は全体の約50％となっており、地域 格差が存在しています。実施出来ない1つの理由として、 2次読影の体制が構築できないことが上げられています。 2次読影の際、専門医は読影する場所に足を運ぶ必要が あります。通常勤務後に非常に集中力が必要な作業を行 う事に加え、地域によっては移動に時間がかかってしま い、医師の負担がかなり大きい状況です。 地域によっては医師不足が顕著になりつつある日本において、 gastroBASE screeningは医師の負担を軽減し、医療格差を解決します 株式会社AIメディカルサービス

gastroBASE 概要図 ①～④のプロセスをオンラインで 実施可能にするクラウドサービスです スクリーニング検査 @内視鏡検査施設（検査室） 内視鏡システム 画像ファイリングシステム 検診書 受診目的 User’s Task 内視鏡検査・観察 →画像撮影・保存 内視鏡検査医 株式会社AIメディカルサービス 1 診断結果・画像 4 2次診断結果・画像点検結果 読影ビューア& 読影ビューア& 診断レポート 診断レポート@2次読影結果 User’s Task 検査医の登 検査登 診断結果の入 画像アップロード 検査情報 1次診断結果 2 ２次読影 @読影委員会 業務管理 @運営委員会 読影ビューア&診断レポート User’s Task 2次診断結果の確 画像点検結果の確 総合判定の実 患者への説 院内システムへの保存 3 2次診断結果 画像点検結果 検査結果 User’s Task 2次読影医(専門医) 2次読影結果の入 画像点検結果の入力 User’s Task 医師会(運営者) ユーザ管 2次読影結果の集 CSV出力

今後の展開 今後もクラウドプラットフォームとして さらにサービスを拡充していく展開を構想しています。 海外の医療機関と日本の医師を 接続した読影サービス 小規模クリニックにおける 画像ファイリングサービス 内視鏡医育成のための 教育コンテンツ など、無限の可能性を秘めています 株式会社AIメディカルサービス オンライン 内視鏡AI体験

開発環境 株式会社AIメディカルサービス

開発環境 言語/フレームワーク C# / ASP.NET Core C++ CUDA GitHub Actions Playwright Python PyTorch Qt R eact 内視 AWSサービス（EC2/ECS/Lambda/S3 /ELB/RDS/ACM/
 WAF/EventBridge/CloudWatch Logs/Elastic OpenSearch 等 キャプチャボード (Blackmagic Design DeckLink他) コミュニケーション Terraform TypeScript X unit Notion Slack Wrike 環境 Docker GitHub Linux (Ubuntu/Amazon Linux) VScode その他 NVIDIA (DGX他 ワークステーション (HP Z4他 PC (Win/Macやキー配列を選択可能) 技術採択方針 大容量 の動画データをリアルタイム処理する高速 医療現場で安心・安全に利用してもらうための
 高セキ ュリティ・信頼性・安定性 株式会社AIメディカルサービス ービス拡充/多種多様なサービス提供を目指すプラットフォームとして、
 拡張性・柔軟性を持ったアー キテ ク チ アカデ ミ ア の 最新知見 の 検証と積極的応用 サ

技術的課題 株式会社AIメディカルサービス

技術課題（内視鏡画像診断支援ソフトウェア） AI開発 専門医でも難易度の高い問題をAIに教える必要性、前例があまりない商品な ので何が正解かを考える必要性、ドメイン差、感度・特異度のバランス 画像処理 インタレース処理、画像強調、画質判定、高速4K処理、etc. システムパフォーマンス 動画処理に対応したレイテンシー、転送オーバーヘッド MLOps AI 開発評価サイクル、再現性の確保、トレーサビリティ、 品質説明、試験設計 アーキテクチャ設計 全製品通したシステム構想、多数のステークホルダの関心を満たす要件化、
 コンポーネント境界の定義 セキュリティ 医療機器開発に即したセキュアな製品設計、アーキテクチャ設計との連携 これらの解決の為にエンジニアの採用が必要 株式会社AIメディカルサービス

技術課題（対策型胃内視鏡検診サポートサービス） クラウドインフラ システムパフォーマンス 高信頼性、サービスの拡充のための拡張性、多種多様なサービス提供形態に 合わせた柔軟性の向上・維持ができるクラウドインフラの設計・管理 大容量の医療画像を扱う上で、高品質なユーザー体験の向上・維持ができる 性能パフォーマンス システム開発/アーキテクチャ設計 DevOps サービス拡充/多種多様なサービスの提供を行うクラウドプラットフォーム として、拡張性・柔軟性・信頼性を担保したアーキテクチャの設計 多種多様なクラウドサービスを迅速に確実にデリバリーするサービスの仕組 み AI開発 セキュリティ 読影サポートを始めとした、付加価値となるAI機能・画像認識技術のアルゴ リズム・モデル開発 展開する各国の規制への準拠・セキュリティトレンドに合わせたセキュリ ティ設計、よりセキュアな認証方式の導入 これらの解決の為にエンジニアの採用が必要 株式会社AIメディカルサービス

開発チーム 株式会社AIメディカルサービス

開発チームの機能および歓迎経験（内視鏡画像診断支援ソフトウェア） 機能 要件定義・設計 アーキテクト A I開発 AIMにおける具体的なタスク 臨床現場のニーズ・技術的実現性・薬事規制を 踏まえた製品設計 企画〜運用〜移行を見据えた全方位アーキテク チャ設計 検 要 画 技術の 査 ・ア リズ デ 開発 病変候補 究 出に必 ルゴ な 像認識 ム及びモ 調 研 ル ソフトウェア開発 ソフトウェアコンポーネントの詳細設計・実 装・高速化 UI/UXデザイン セキュリティ DevOps 内視鏡検査の現場を踏まえた、操作性の探求・ デザイン・フロントエンド開発 上流・下流・運用・保守 各工程での製品セキュ リティ設計 I/ D ポーティン 化 ン ・ク ウド C C プレ 株式会社AIメディカルサービス 環境改善(レ ラ 連携など) グ機能強 やオ 歓迎経験 用ソフトの設計 医療 toC 経験 製品を ロ ー で開発 た ゼ ス し 経験 開発 開発 ー ン テ を用 たチー 開発 コン イ での ロ ン 用ソフトのUIデザイン・実装 CV 技術の ベ 研究 C++による バ ジョ 経験 経験
 管理シス ム い ム プ グラミ グ経験 験 パ ル型言語 商 経験 製品セキュリティ設計 開発 & s の GitHub Action 等 経験 改善経験 経

開発チームの機能および歓迎経験（対策型胃内視鏡検診サポートサービス） 機能 AIMにおける具体的なタスク 開発管理 アーキテクト フロントエンド開発 （UI/UX） 開発チームのタスク・スケジュール管理・デイリースクラムの運営 臨床現場のニーズ・技術的実現性・薬事規制・リスクマネジメントを踏まえた 製品設計・管理
 要件定義・基本設計のドキュメント作成・管理 サービス拡充/多種多様なサービスの提供を行うクラウドプラットフォームと して、拡張性・柔軟性・信頼性を担保したアーキテクチャの設計・管理 スピーディーな要望に対する機能開発・改修、パフォーマンス改善、サービス 拡充のための設計・メンテナンス バックエンド開発 クラウドインフラに搭載するAPI、DB設計を始め、セキュリティ機能、AI推論 処理サーバ等の開発および高可用性・スケーラビリティ・パフォーマンス改善 要件定義・設計 クラウドインフラ開発 本番・開発環境のクラウドインフラ開発・改修、監視・保守運用設計 多種多様なクラウドサービスのデリバリー設計
 DevOps E2Eテスト開発・運用 読影サポートを始めとした、付加価値となるAI機能・画像認識技術のアルゴリ AI開発 ズム・モデル開発 サービス展開する国毎のセキュリティ規制への準拠・セキュリティトレンドに 合わせたセキュリティ設計、よりセキュアな認証方式の導入検討、セキュリ セキュリティ ティ関連ドキュメントの作成・管理 株式会社AIメディカルサービス 歓迎経験 医療機器開発プロジェクトマネジメントおよびスクラム開発経験
 医療機器開発ドキュメント作成・管理経験 医療用ソフトウェアもしくは医療向けシステムの開発・設計経験
 医療機器開発ドキュメント作成・管理経験 大規模・クラウドシステムをゼロベースでの開発経験
 医療向けシステムの開発経験 TypeScript + Reactを用いたフロントエンド開発およびユニットテスト開発経験
 医療向けシステムの開発経験 C# / ASP.NET Coreを用いたバックエンド開発およびユニットテスト開発経験
 Python （Fast API / Flask）を用いたマイクロサービス開発およびユニットテス ト開発経験
 医療向けシステムの開発経験 AWSを用いたクラウドインフラの開発経験、IaCによる開発・運用経験
 システムの運用・保守経験 クラウドサービスおよびGitHub Actions等によるDevOpsの設計・改善経験
 Playwright等のE2Eテスト用スクリプトの開発・運用経験 CV技術の研究開発経験 セキュリティ設計＆開発経験
 医療向けシステムのセキュリティ開発経験
 海外向けサービス開発経験

AIMの技術を支えるメンバーたち 遠藤 冨安 カメラメーカーやフリーランスを経て CEO との出会いがきっかけで AIM 創業と同時に医療業界へ。エンジニア兼マネージャとして設計と 実装の橋渡し中。ソフトウェア工学が大好物。nvim が手放せない。 元々、物性物理学の実験科学者としてアカデミックキャリアを歩んで きました。実験データというファクトをベースに、物事の急所を捉 え、新たな概念とシンプルに捉える理を提案すること、新しい発展を 呼び込むことが好きです。科学研究者の本質的な夢だと思います。AI研 究開発も事業もマネジメントも、同じような体系で捉えています。 安達 有井 精密機器メーカーなどを経てAIMへ参画。内視鏡AIの製品開発を担当し てます。これまでエッジ・クラウドなど様々な環境下でのAIモデル・ 組み込み開発を経験しました。高速化が好きで、CUDAを勉強中です。 川井 リアルタイムで動作する物体検知モデルを用いた内視鏡AIを開発して います。開発に必要な病理の勉強も積極的に行っています。ドローンに よる物流プロジェクトに２年、製造業向け不良品検知のAIモデルを2年 ほど携わっていました。週末は子供と散歩したりして過ごしていま す。サウナやDIYも大好きです。会社でボードゲーム会が毎月開催され ているので楽しみにしています。 株式会社AIメディカルサービス 医療工学が専門。画像処理や遺伝子解析業務を経験しAIMへ参画。 研究開発部門で内視鏡データ解析を担当。 データサイエンスを通じた診断医療への貢献を目指します。 山本 SES、ライフサイエンス向けIT企業を経て、2022年から現職。データ エンジニア。内視鏡動画やアノテーションのデータを管理するデータ 基盤やツールの開発・運用を担当。家に10Gbps環境を構築中。最近、 サーバーラックを置くか悩んでいる。

AIMの技術を支えるメンバーたち 税田 ソフトウェアエンジニア。色々な業界のソフトウェア開発（流通・電 気・ガス・金融・他などなど）を経験。主にバックエンドが多いで す。AIMでは、設計開発の他にリスクマネジメントを担当。ユーザビリ ティエンジニアリングをサポートしてます。 大田 甲斐 佐々木 関本 楢見舘 上流設計エンジニアからマネジメントになりましたが、モノづくりに 直接携わりたく、エンジニアリングに戻りました。色々なものに興味 があり多趣味(だった?)。 UIデザイナー、上流設計エンジニア。UIデザインやグラフィック、エ ディトリアルなどの処理をメインに、要件整理、ユーザビリティ・リ スクマネジメント補助なども幅広く担当しています。ガジェット好 き。 株式会社AIメディカルサービス 前職は精密機械メーカーでカメラ向けAIを開発。AIMでも機械学習エン ジニアとして、AI開発を担当。たまにKaggleやっています。 ソフトウェアエンジニア。Web系エンジニアの経験もあります。フロ ント・サーバ・インフラ等の領域を問わず製品開発業務を幅広く担 当。技術のみならず開発の進め方にも興味を持っておりスクラムのカ ンファレンスに顔を出したりもしています。 深層学習コンパイラ開発の経歴を経て、それらの経験を生かすべく深 層学習の応用する映像処理に四苦八苦しながら製品開発に参加中。最 近EmacsからVSCodeへ乗り換えました。

AIMの技術を支えるメンバーたち 鈴木 藤本 鎌田 阿部 永井 佐川 自称AIMの雲柱。主にディレクター兼アーキテクトを担当。医療機器/ システム開発/企画/MaaS開発/介護系スタートアップCTOを経て、現 職。趣味はIoT工作やらDIYやら。日々、水族に癒されたい。 通信キャリア、金融系システムなどのQAを経て、AIMに入社。QAエン ジニア。医療機器製品やコンピュータ化システムの検証、妥当性確認 などを担当。ゆずが好き。ゆずのためなら全国各地どこへでも行く！ ライブがない時はひたすら韓ドラ観てる。 QAエンジニア。2006年からレアな機器のソフトウェア検証を経験し、 2023年から現職。仕事都合で居所を転々としていて、各地の観光を楽 しんでます。現在は東京と新潟の2拠点でハイブリッドで業務活動中。 株式会社AIメディカルサービス Webエンジニア。様々な会社でサービスの立ち上げ、開発、運用など の経験を経て現職。読影システムのBEエンジニアとして爆走する日々 を送る中、ボウリングで全国大会での入賞を目指して練習をしてい る。 社内では医療機器製品やコンピュータ化システムの検証、妥当性確認 やQMSに係る文書の確認などQAエンジニアとして従事。製造業、 Web・モバイルアプリを経て現職に。最近ではQAエンジニア領域だけ でなく設計開発などにも参画。 情シス所属。コーポレートエンジニア、社内セキュリティ全般を担 当。データエンジニア/アナリスト、セキュリティアナリスト等を経て 現職。面白そうなガジェットやサービスがあったらすぐに買ってしま うため常に金欠。

エンジニアにとっての魅力 株式会社AIメディカルサービス

エンジニアにとっての魅力 多岐にわたる、かつ 難易度の高い課題がいっぱいある 自分のアイデアが 尊重するオープンなチーム文化 現場の医師と一緒に世界の医療を変える ポテンシャルを持った製品開発に携われる 製品にダイレクトに反映される 最新のツール、技術の取り込みに 積極的な社風、エディタ・シェルの 自由度高い(NG ツール少なめ) 株式会社AIメディカルサービス 多様な価値観・経験を オフィスの隣にライブ会場が あるので行こうと思えば 仕事終わりに行ける 成長中の会社なので技術課題のみならず 組織課題のハックもできる 世界最先端のAI を使った 医療機器の製品開発に携われる おもしろい機器(プロ向け映像機 器とか高速GPUとか)を触れる

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