- 課題
- 脳の健康状態(脳年齢や生活習慣由来の影響)を定量的に評価したいニーズに対し、従来は医師の経験や主観に依存する部分が大きく、客観的かつ再現性のある指標が不足していました。また、MRIデータから喫煙・飲酒・血圧などとの関連を網羅的に解析するには高度なAI技術と大量データ処理基盤が必要であり、その実現が課題となっていました。
- 解決
- 東北大学病院AI LABの脳MRIデータから、弊社のシステムMAEAを利用してAIモデルを開発し、脳年齢や喫煙・飲酒・血圧などの生活習慣との関連を高精度に推定可能としました。大規模データの前処理から学習・評価までを一貫して実施し、再現性のある解析基盤を構築。その成果は学術論文として発表され、医学的知見の定量化と研究の高度化に貢献しました。
- 効果
- AIにより脳MRIから脳年齢や生活習慣の影響を定量化できるようになり、従来は主観に依存していた評価の客観化・標準化を実現。研究の再現性と効率が向上し、新たな医学的知見の発見にも貢献しました。また、学術論文として成果を発表することで、研究価値の向上と対外的な信頼性の強化にも寄与しました。