FastLabel、AIアノテーションツールを医療画像のDICOM形式に対応

医療AI開発に不可欠な標準データ形式に対応

AI実用化に欠かせないアノテーションプラットフォームを提供するFastLabel株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：鈴木健史、以下「当社」）は、この度リリースしたDICOM形式への対応をはじめ、医療AI開発に不可欠な標準データ型に対応することをお知らせします。

 

• 目的・背景

医療分野の人工知能（AI）開発においては、特に高品質な教師データが大量に必要となります。しかし、現在主流となっている労働集約型の教師データ作成方法では、教師データの不足や品質の問題により医療AIの研究開発が進まないという課題がありました。
今回、当社が提供するアノテーションプラットフォーム「FastLabel」は、AI開発に不可欠な教師データ作成のためのアノテーションツールを、CT画像などの医療画像診断AIで使われるDICOM形式に対応いたしました。
FastLabelは、医師の方でもウェブブラウザ上で簡単に使用することが可能です。また、AIアノテーション支援機能により、高品質を担保しながら、少ないリソースで教師データを作成することが可能です。FastLabelを活用することで、医療の領域において、AIの研究開発の加速が期待できます。
 

• 今回のポイント

この度のDICOM形式への対応では、ユーザーは具体的に以下のことが可能です。
・DICOM画像のアップロード
・DICOM画像へのピクセルレベルアノテーション、メタデータの参照
・DICOM画像からセグメンテーション画像の作成、出力
・出力したセグメンテーション画像を使用した AI の学習
 

• FastLabelとは

当社は、「AI開発を10倍速くする」ことをミッションに、AI開発に必要なアノテーションツール、教師データ作成サービス、MLOps構築を包括した国内唯一のオールインワンソリューションを提供しています。
 

• 事例紹介

株式会社LilyMedTech AI開発チーム（担当者コメント）
インタラクティブにコミュニケーションできることが選定の決め手でした。実作業では、弊社が最初にアノテーションを行い、それを参考にFastLabel社が残りの作業を実施、最後に弊社がレビューという体制を構築して頂き、医師である私が実施した場合（1日8時間、専任で行うことを想定）3ヶ月かかると想定していた作業を、約1ヶ月の期間で完了できました。


FastLabel株式会社について
社名：FastLabel株式会社
代表者：代表取締役CEO 鈴木 健史
設立：2020年1月23日
本社所在地：〒141-0001 東京都品川区北品川5-5-27 201号
URL：https://fastlabel.ai/

本プレスリリースに関するお問い合わせ
FastLabel株式会社 広報担当
メール：[e-mail]