I.W.G、順天堂大学と多様な医療データの統合的AI活用に関する共同研究を開始

臨床テキストと医用画像を起点に、既存システムの垣根を越えた次世代医療AI基盤の実現を目指す

株式会社I.W.G

2026年11月12日 10時30分

株式会社I.W.G（本社：東京都、以下「I.W.G」）は、学校法人順天堂順天堂大学健康データサイエンス研究科と、臨床テキストおよび医用画像をはじめとする多様な医療データのAI活用に関する共同研究を開始しました。

本共同研究では、臨床テキストの要約や医用画像の分類をはじめ、異なる形式・性質を持つ医療データをAIによって効率的かつ高精度に処理するための技術について研究を行います。

将来的には、個別のデータやシステム単位でAIを活用するだけではなく、医療現場に分散する多様な情報をAIが横断的に理解・整理し、医療従事者が必要な情報をより総合的に活用できる、新たな医療AI基盤の実現につながる技術の確立を目指します。

日本の医療現場では、電子カルテ、PACS、検査システムをはじめ、用途や診療部門ごとにさまざまな医療情報システムが長年にわたり導入されてきました。

これらのシステムは、それぞれ異なるデータ形式や構造、運用方法を持つため、患者に関する情報が複数のシステムやデータ形式に分散するケースも少なくありません。

一方、医療分野におけるAI技術は急速に進歩しており、医用画像解析、自然言語処理、文書生成など、個別領域では実用化が進んでいます。

しかし、実際の診療において医療従事者が参照する情報は、一つの画像や一つの文書だけではありません。診療記録、検査結果、医用画像、紹介情報など、性質の異なる複数の情報を組み合わせながら患者の状態を把握しています。

そのため、AIについても特定のデータや個別システムの中だけで完結するのではなく、異なる種類の医療データを横断して理解し、実際の医療ワークフローの中で活用できる仕組みが今後ますます重要になるとI.W.Gは考えています。

本共同研究の研究題目は、

「臨床テキスト要約と医用画像分類に基づく人工知能研究」

です。

臨床データ処理における効率性と正確性の向上を目的として、臨床テキストの要約や医用画像分類を含むAI技術の研究を行います。

特に、性質の異なる医療データをAIがどのように認識・処理し、必要な情報を効率的に整理できるかという観点から、医用画像分類モデルおよびデータ処理プログラムのプロトタイプ構築、評価、改良を進めます。

順天堂大学健康データサイエンス研究科が有する医学・データサイエンス分野の知見と、I.W.Gがこれまで医療データ連携やAIを活用した医療情報処理を通じて培ってきた技術を組み合わせることで、研究を推進していきます。

現在、多くの医療AIは、画像、文書、検査データなど、それぞれの領域ごとに開発・利用されています。

I.W.Gは、その次の段階として、

「AIを医療システムごとに使う」のではなく、「AIが医療データを横断して理解する」

という新たな医療情報環境が重要になると考えています。

例えば、一人の患者について存在する診療記録、医用画像、検査情報、紹介関連文書などを、それぞれ独立した情報として処理するのではなく、AIがその関係性を理解しながら整理することができれば、医療従事者が必要な情報へアクセスする方法そのものを大きく変えられる可能性があります。

今回の共同研究では、まず臨床テキストと医用画像という異なる種類の医療データを研究対象とし、その処理・理解に関する技術的知見を蓄積します。

これらの研究成果を通じて、将来的には既存システムやデータ形式の違いを越え、多様な医療情報をAIによって統合的に活用するための基盤技術へと発展させることを目指します。

I.W.Gは、医療機関内外に分散するさまざまな医療データを、安全かつ効率的に連携・活用するための医療情報プラットフォーム「DOCloud」を開発・提供しています。

近年は、異なる形式の医療情報をAIによって読み取り、整理・構造化する技術の開発にも取り組んでおり、医療データの「接続」だけでなく、その内容をAIが「理解」し、医療現場でより有効に活用できる環境の実現を目指しています。

本共同研究を通じて、順天堂大学が有する臨床・データサイエンスの知見とI.W.Gの医療データ処理技術を融合し、次世代の医療AIおよび医療情報基盤につながる研究開発をさらに加速してまいります。