SOLUTION 事業紹介
機械学習 / 深層学習を用いた予測モデル AI R&D
こんな課題はありませんか？
- AIを活用した業務効率化のプロジェクトを進めたが、精度が今ひとつ
- 生成AIの開発を依頼しているベンダーの実力がわからない
- AIを独自で開発したいが、ベンダーが対応できない
ログビーのAI R&D（研究開発）
- 大学とのAI共同研究で高精度なAIを実現し、複数の学会発表を実施
- 診断支援の領域で、実用にも耐えうるAIの予測精度を実現
- 大学の博士・修士課程でAIの研究（機械学習 / 深層学習 / 自然言語処理 / 画像処理 / 最適化）をしてきたエンジニアの集団
- AIの世界的なコンペティションプラットフォーム・Kaggleでの入賞者も在籍
- スクラッチのAI開発による研究開発
- 外部の生成AI（OpenAI / Gemini / Bedrock など）を使うだけでなく、データパイプラインの構築から独自モデルのチューニングまでを一貫して実施
CASE STUDY 事例
機械学習 / 深層学習を用いた予測モデル 行列因子分解を使用した個別患者ごとの疾病予測および医療事象の特徴表現抽出
学会： 人工知能学会全国大会（第35回） 著者： 住谷有規 (東京工大), 松田敦義 (ログビー), 荒木賢二 (宮崎大 医 病院), 中田和秀 (東京工大) 抄録： 近年，医療業界において蓄積された膨大な電子 […]
機械学習 / 深層学習を用いた予測モデル 次世代医療基盤法に基づく匿名加工医療情報を利用した入院後敗血症の予測モデルの開発における課題と対策の検討
学会： 第43回 医療情報学連合大会 著者： 松田敦義 (ログビー), 池田遼太郎 (ログビー), 荒木賢二 (ヘルスシステム研), 松尾亮輔 (ライフデータイニシアティブ) 抄録： ■背景と目的 次世代医療基 […]
機械学習 / 深層学習を用いた予測モデル 複数の入院後合併症に対する時系列予測モデルの開発と説明可能なAIを用いたリスク要因の比較
学会： 第40回 医療情報学連合大会 著者： 松田敦義 (ログビー), 大原靖之 (ログビー), 佐久間大輔 (ログビー), 外山比南子 (ログビー), 荒木賢二 (宮崎大 医 病院 病院IR部), 中田和秀 […]
機械学習 / 深層学習を用いた予測モデル IPWを用いた医療における多種類介入のバイアス除去学習
学会： 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年 春季研究発表会 著者： 住谷有規 (東京工大), 近藤謙将 (東京工大), 松田敦義 (ログビー), 中田和秀 (東京工大)
機械学習 / 深層学習を用いた予測モデル 在院日数の二段階予測とその要因分析
学会： 第41回 医療情報学連合大会 著者： 桑原惇 (東京工大), 松田敦義 (ログビー), 荒木賢二 (宮崎大 医 病院), 中田和秀 (東京工大) 抄録： 現在の日本の医療における問題点として、国民医療 […]