課題
手術支援AIの研究では、手術中の映像から特定の部位を正確に認識させる必要があります。その学習データは、医療の知見を踏まえて境界を見極めながら作らなければならず、一般的な画像よりも作業の難度が高くなります。
加えて、研究段階のプロジェクトでは、検証を進めるうちに「この部位も区別したい」「付与の粒度を変えたい」といった要件の変化が起きます。決まった仕様で一度に作り切る進め方では、研究のスピードに追いつけませんでした。
支援内容
Nextremerは、手術動画から必要な場面の画像を切り出すところから担当し、特定部位へのアノテーションを行いました。研究者とは定期的に協議の場を持ち、仕様の変更をその都度作業へ反映しています。
- 手術動画から、研究目的に合った場面の画像を選んで切り出し
- 特定部位の境界を見極めてアノテーションを付与
- 定期的な協議で仕様変更を確認し、作業手順と基準へ素早く反映
成果
研究の進捗に合わせて仕様を柔軟に変えながら作業したことで、複数の研究用途に合わせたデータを納品できました。
研究者が要件の変更を気兼ねなく相談できる体制が、研究のスピードを支えています。
