医用画像データプラットフォームの構築を目指す「カリスト」が2億円調達

2023年4月10日、カリスト株式会社は、総額2億円の資金調達を実施したことを発表しました。

カリストは、医療AI研究開発にすぐに使える医用画像データプラットフォームの構築を目指しています。

多様な医用画像データを集約・シェアするプラットフォームの構築により、医療AIの研究開発の推進に貢献することを目的としています。

プラットフォームの構築のため、匿名加工ツール・アノテーションツール・前処理ツール・データセットを販売するサイトの開発と、5施設の大学病院とデータ提供を含む医療AI共同研究（予定含む）を行っています。

また、医療データの安全な流通のため、東京大学の茂木研究室と医療データの流出・改竄防止に向けたブロックチェーンの研究開発も行っています。

今回の資金は、医療AI研究開発に向けた医用画像データプラットフォームの構築、カスタム創薬AI/医療AI開発の推進に充当します。

国内は少子高齢化が大きな課題となっています。

とくに医療においては、高まる医療需要に対し人手不足が進行していることから、医療スタッフ1人あたりの業務負担が増加傾向にあります。

質の高い医療と持続可能な医療を実現するには、デジタル化・DX（デジタルトランスフォーメーション）による業務効率化・省人化・高度化が重要です。

とくにAIは革新的な技術であり、画像診断・遺伝子解析・薬剤開発などの分野で、大量のデータを高速に処理し、人間の医師の診断などのサポートを実現するほか、高度なAI医療機器などの実現を可能にしました。

さらにAIは、患者の個人情報や生活習慣などを分析し、予防や予後の予測、適切な介入やケアプランの提案なども行うことができます。

一方、日本で承認されたAI医療機器は2022年3月時点で20件であるのに対し、米国では承認を受けたAI医療機器は2022年10月時点で521件と、大きな開きがあります。

日本においてAI医療やAI医療機器の開発が進まない理由としては、AI開発に利活用できる医療データの不足の問題がもっとも大きいといわれています。

日本では医療データは各施設・機関でバラバラに管理されており、さらに統一的な基準・フォーマットがないことから、相互に運用・共有することが難しいという課題を抱えています。さらに個人情報保護法や医師法などの法的な制約もあります。

こうした背景から、医療データの流通を支えるプラットフォームの構築が求められています。

AI技術の発展により、ビッグデータの活用が進んでいます。またデータ分析の効果を最大化させるには、データ活用を前提とした業務環境を整えることも重要です。「冊子版創業手帳」では、創業期の社内システムの整備ノウハウを詳しく解説しています。また、ICTの専門家にインタビューを行い、創業期のシステム整備のメリットや注意点なども伺っていますので、こちらも参考にしてください。