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開発事例|医療 / 画像認識

医療検査キット判定アプリ

自宅で検査して、その場で結果が分かるようにしたい。迅速検査キットを製造・販売する製薬会社から依頼を受け、撮影した検査キットをAIが読み取るモバイルアプリと、製薬会社向けの管理システムを開発しました。

スマートフォンで医療検査キットを撮影する検査工程

この事例の要点

課題
撮影した写真は光のムラや角度のズレがあり、判定を正確に読みにくい
対応
撮るだけでAIが判定を読むアプリと、製薬会社向けの管理画面を開発
成果
照明が変わっても高い精度で読み取れ、その場で結果が分かる

スマートフォンの写真では、判定ラインを正しく読みにくい

依頼主は、クリニックや薬局、一般の消費者へ迅速検査キットを製造・販売する製薬会社です。利用者が自宅で検査し、医療機関へ行かなくてもその場で結果を確認できるようにしたいと考えていました。

難しいのは、スマートフォンで撮った写真の読み取りです。光のムラや角度のズレ、見え方の差があり、写真から正確に判定するのは簡単ではありません。

撮るだけで、AIが結果を読み取る

Rabilooは、AIの画像認識で、撮影した検査キットの画像から結果を自動で読み取れるようにしました。反射や影、角度のズレといったノイズがあっても判定できるように作っています。

  1. アプリで検査キットを撮影する
  2. AIが画像を解析し、判定ラインを読み取る
  3. 結果を確かめて履歴に残し、必要なら医療機関へ送る

検査結果

C T

判定結果

陰性

Cライン あり / Tライン なし

履歴に保存しました

医療機関へ送る

図1 利用者のアプリ。傾いて撮れた写真でも、AIが判定ラインを見つけて結果を出し、履歴に残す(画面構成のイメージ)

判定には、独自に学習させたAIモデルと、判定ラインの色を読み分けるアルゴリズムを組み合わせています。

検査の結果は、製薬会社の管理画面にも集まる

利用者向けのアプリと同時に、製薬会社向けのWeb管理システムも開発しました。検査キットと製品カタログを管理し、利用状況と検査結果を追跡できます。

検査結果の一覧

すべての製品検査キットA検査キットB

時刻製品判定送信

14:32検査キットA陰性—

14:10検査キットB陽性済

13:52検査キットA陰性—

13:31検査キットB陰性—

図2 製薬会社の管理画面。図1の検査は、製品名と判定結果とともに一覧の先頭に入る(画面構成のイメージ)

集まった検査データは、製品の品質を分析する材料にもなります。

導入して変わったこと

照明の条件が変わっても、高い精度で結果を読み取れるようになりました。

撮影から結果が出るまでの時間が短くなりました。利用者はその場で結果を確かめられます。

自宅で確かめられる範囲が増え、医療機関の負担を抑えられました。

運用しながら精度を上げられます。AIを学習させ続けられる構成にしているため、使いながら判定を改善していけます。

プロジェクト概要

依頼主
クリニック・薬局・一般消費者へ迅速検査キットを製造・販売する製薬会社
業界
医療
開発したもの
利用者向けモバイルアプリ、製薬会社向けWeb管理システム
アプリ
React Native
Web
ReactJS
バックエンド
NodeJS
データベース
MongoDB
AI・画像処理
カスタムAIモデル+色認識アルゴリズムによる判定ライン解析

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