編集部
2025年、AIを活用した画像診断技術は、日本の医療現場に劇的な変革をもたらします。
特に、エルピクセルやAillisといったスタートアップが牽引するAI医療機器は、
診断の精度向上だけでなく、業務効率化やコスト削減にも大きく貢献しています。
これらの企業は、革新的なプロダクトを通じて、AI画像診断の世界的な最前線に立っています。
日本発の技術が世界をリードし、ビジネスパーソンにとっても見逃せないビジネスチャンスとなるでしょう。
AI画像診断の進化：2025年を見据えた最新動向
2025年に向け、AIを活用した画像診断技術は急速に進化しています。特に、日本では深層学習をベースとした画像解析技術が飛躍的に進展しており、多くのスタートアップ企業がこの分野で注目を集めています。エルピクセルが開発した「EIRL」シリーズは、CTやMRIなどの医療画像を解析し、医師の読影をサポートすることで、診断の精度向上を実現しています。
この技術の進化は、AIが医療現場で実際に利用される一大転機となっています。2019年に日本で初めてAI医療機器として「EIRL」が薬事承認を取得したことが、その代表的な事例です。医療ビッグデータとAIを組み合わせることで、従来の診断では見逃されがちだった肺結節や脳動脈瘤などの病変をより早期に発見することが可能になりました。
また、Aillisが開発した「nodoca」は、AIを使った咽頭内視鏡システムで、2022年12月に保険適用が開始されました。このように、AI画像診断技術はますます広範囲で活用されており、精度の向上に加え、診断プロセス自体の効率化にも寄与しています。特に、救急医療や感染症対策において、AIが診断のスピードと正確さを劇的に改善しているのです。
2025年までに、AI画像診断はさらに高度化し、医療の現場に不可欠なツールとして定着することが期待されています。
日本発の注目スタートアップ企業とその技術
日本の医療AI分野における成長の原動力となっているのが、スタートアップ企業です。特に、エルピクセルやAillis、AIメディカルサービス、メドメイン、クレアボ・テクノロジーズなど、画像診断分野で革新的な技術を開発している企業が注目を集めています。
エルピクセルの「EIRL」シリーズは、医師の負担を軽減し、診断の精度を高めるために開発されたAIソフトウェアです。CTやMRI、病理画像の読影を支援し、すでに多くの病院で導入されています。また、AIメディカルサービスは内視鏡検査を支援する「gastroAI™model-G」を開発し、早期がんの発見を支援しています。日本は胃がんの発症率が高いため、同社の技術は特に重要な役割を果たしています。
一方、Aillisは、AI技術を使った咽頭内視鏡システム「nodoca」を開発し、インフルエンザ診断に特化したAI診断ツールを提供しています。これにより、医療現場での診断スピードが劇的に向上し、適切な治療の提供が可能となりました。さらに、メドメインは病理画像診断AIを開発し、病理標本のデジタル化とAI解析を組み合わせたサービスを提供しています。
これらのスタートアップ企業は、日本国内にとどまらず、海外市場への進出も積極的に展開しており、今後の成長が大いに期待されています。
エルピクセルの「EIRL」がもたらす医療DX革命
エルピクセル株式会社は、東京大学発のスタートアップとして2014年に設立され、AIを活用した医用画像解析ソフトウェア「EIRL」を開発しました。「EIRL」は、CTやMRI、病理画像をAIが解析し、医師の診断をサポートする革新的なソフトウェアシリーズです。2019年に、日本で初めてAI医療機器として薬事承認を取得した「EIRL Chest Nodule」は、肺結節の検出を支援し、がんの早期発見に大きく寄与しています。
エルピクセルは、深層学習技術を駆使し、様々な領域で医師の診断精度を高めるソリューションを提供しています。特に「EIRL Brain Aneurysm」では、脳MRA画像から嚢状動脈瘤を検出することができ、迅速な診断が求められる脳疾患の分野での活用が期待されています。2024年8月には、大腸内視鏡診断支援AI「EIRL Colon Polyp」が診療報酬の加算対象となり、さらなる普及が見込まれています。
これまでに、「EIRL」は800以上の医療機関に導入され、累計640万件以上の解析が行われています。これにより、エルピクセルの技術がいかに医療現場で広く受け入れられているかが分かります。診断精度の向上や医師の負担軽減を実現し、エルピクセルの「EIRL」シリーズは、日本の医療DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進に欠かせない存在となっています。
エルピクセルの技術革新は、日本国内のみならず、今後のグローバル展開にも期待されています。特に、医療ビッグデータを活用した診断支援技術は、国際的な医療の課題解決に大きく貢献する可能性があります。
Aillisの「nodoca」：インフルエンザ診断AIの可能性
Aillis株式会社は、AI技術を用いた医療機器の開発に注力しているスタートアップ企業です。同社が開発したAI搭載の咽頭内視鏡システム「nodoca」は、インフルエンザやその他の感染症の診断を迅速かつ正確に行うことができ、2022年12月には日本で保険適用が認められました。この技術革新により、インフルエンザの早期発見が可能となり、医療現場の効率化にも大きく貢献しています。
「nodoca」の最大の特徴は、専用のIoTカメラを使用し、咽頭の画像をリアルタイムでクラウドにアップロードし、AIが瞬時に診断を行う点です。この技術により、医師の負担を軽減し、熟練した診断技術を持たない医師でも高精度な診断が可能となりました。また、Aillisは100以上の医療機関と連携し、膨大な咽頭画像データをAIに学習させ、診断精度の向上に努めています。
さらに、Aillisは高速かつ安全なAI処理を実現するため、独自の並列コンピューティング技術を導入しています。この技術により、「nodoca」の診断スピードは飛躍的に向上し、救急医療や地域医療での迅速な対応が可能となっています。また、Webベースのシステム設計により、医療現場での導入がスムーズに進められ、現場のニーズに柔軟に対応しています。
Aillisの「nodoca」は、日本国内外で高い評価を受けており、2023年度のスタートアップワールドカップ世界大会で優勝するなど、国際的な注目も集めています。
AIメディカルサービスの内視鏡AIが変えるがん診断の未来
株式会社AIメディカルサービスは、内視鏡診断を支援するAI技術の開発で知られるスタートアップ企業です。内視鏡専門医の多田智裕氏が2017年に設立し、AIを用いたがん診断の精度向上を目指しています。特に注目されているのが、同社の主力製品「gastroAI™model-G」です。これは、内視鏡検査中にAIが肉眼では見落としがちな病変を自動で検出し、医師の判断をサポートする画期的なツールです。
「gastroAI™model-G」は、特に胃がんの診断において非常に高い効果を発揮しています。日本では胃がんの発症率が他国に比べて高く、内視鏡による早期発見が重視されていますが、これまでの診断では微小な病変の見落としが大きな課題でした。このAI技術により、医師は内視鏡検査中にがんの可能性がある病変をリアルタイムで確認でき、診断の精度が大幅に向上しました。
また、AIメディカルサービスは内視鏡診断以外にも、「gastroAI™model-EIRL」を開発しており、大腸ポリープの検出を支援しています。大腸がんの早期発見に寄与するこの技術は、既に多くの医療機関で導入され、医師の負担軽減と診断の質向上に貢献しています。
AIメディカルサービスは国内外での展開にも積極的で、2024年にはブラジルでの薬事登録を完了し、グローバル市場でもその技術力が評価されています。これにより、胃がんや大腸がんなどの早期発見にAIが大きな役割を果たすことが期待されています。
メドメインの「PidPort」で進化する病理画像診断のデジタル化
メドメイン株式会社は、病理画像診断のデジタル化とAI解析技術を組み合わせた革新的なソリューションを提供しているスタートアップ企業です。代表取締役の飯塚統氏が2018年に設立し、病理標本をデジタル化することで、診断の効率化と精度向上を目指しています。主力製品である「PidPort」は、病理画像をクラウド上で管理・共有できるシステムで、遠隔診断やコンサルテーションを実現しています。
「PidPort」の強みは、病理画像の高精度なデジタル化と、そのデータをAIが解析することで、診断支援を行う点です。これにより、従来の顕微鏡による手動診断では見つけにくかった微細な病変も、高精度に検出できるようになりました。特に、病理医が不足している医療現場では、病理画像をデジタル化し、遠隔地の専門医に依頼することで診断の迅速化が可能になっています。
また、メドメインは「Imaging Center」というサービスを通じて、病理標本のデジタル化支援も行っています。これにより、医療機関が保有する膨大な病理標本を効率的に管理し、AI解析と組み合わせて診断精度を高めることができます。2024年には累計20.5億円の資金調達に成功しており、病理画像診断におけるAI技術の社会実装を進めています。
メドメインの取り組みは、病理画像診断の未来を大きく変える可能性を秘めており、病理医不足の解消や診断の精度向上に大きく貢献しています。
AIと産官学連携が拓く日本の医療ビジネスの未来
AI画像診断技術の進化において、産官学連携が果たす役割は非常に重要です。日本では、政府や大学、企業が一体となって、AI技術を医療現場に導入し、実用化を進める取り組みが活発化しています。この動きは、医療データの収集・解析とAI技術の開発を推進し、医療の質を高めるだけでなく、新しいビジネスチャンスを創出しています。
エルピクセルやAillis、AIメディカルサービスといったスタートアップ企業は、大学病院や研究機関との協力を通じて、より精度の高いAI医療機器の開発に成功しています。これにより、従来の医療機器メーカーだけでなく、新興企業も医療分野で競争力を発揮する機会が増えています。また、政府も医療AI技術の研究開発や実用化に向けた支援を行っており、2025年に向けたAI画像診断の普及に向けた施策が進行中です。
産官学連携のもう一つの重要な側面は、医療データの収集と管理です。AIの性能向上には大量の医療データが必要であり、そのデータの正確性や安全性を確保するために、国や自治体、大学病院が協力しています。この連携により、日本は国際的な医療AIのリーダーシップを握りつつあります。
AI技術と産官学連携の相乗効果により、日本の医療ビジネスは新たな成長段階を迎えています。AIによる診断精度の向上と、医療サービスの効率化が進む中、今後さらに多くの分野でAIが活躍することが期待されています。