BreathVizAI

「研究室で培った技術を実用化してみたい」という想いから開発が始まりました。同じ医用画像処理研究室のメンバーでチームを組み、メンバーの研究テーマである呼吸音解析をベースに、診断支援アプリケーションとしての実装に挑戦しました。

風邪や肺炎などの呼吸器疾患により、世界では年間800万人以上の命が失われています。現在、主な診断手法は聴診器を用いた「肺聴診」ですが、この手法には約20%の誤判定のリスクがあり、経験の浅い若手医師や医学生ではさらにその確率が高まるという属人性の課題が存在します。 BreathVizAIを導入することで、医療現場の職員は音を画像として記録し、AIによる分類という客観的な指標を得ることができます。これにより、適切な往診依頼の判断が可能となり、重症化の予防や救命率の向上に貢献することを目指しています。

今後は、福岡県内の介護施設や訪問看護ステーションを対象とした呼吸モニタリング補助ツールとしての運用を予定しています。実用化に向けて、深層学習モデルの精度向上に不可欠な教師データの蓄積と、実際の現場におけるユーザー体験のヒアリングに注力して取り組んでいく方針です。