2023
Realización de NFTs Personales Alquilables e Intransferibles
: Construcción de un Sistema de Gestión de Datos Transparente para la Utilización de Datos Médicos

Contexto

En el campo médico contemporáneo, la utilización de datos aún no ha avanzado lo suficiente. Me enfoqué en convertir los datos gestionados por instituciones médicas en "datos que los individuos pueden reconocer y utilizar como valiosos". Sin embargo, este concepto requería la construcción de un mecanismo que garantice tanto la seguridad como la transparencia. No había habido una implementación exitosa de tal concepto, y muchos desafíos técnicos y operativos permanecían sin resolver.

Desafío

Mientras que los individuos que proporcionan datos de salud desean limitar los elementos y la duración de los datos que comparten, los usuarios de datos como las compañías de seguros buscan un sistema que garantice la precisión de los datos mientras permite su uso para fines comerciales.

2024
Predicción del Éxito de Ensayos Clínicos de Inhibidores de Puntos de Control Inmunológico
: Utilización de IA para el Descubrimiento de Fármacos Eficiente y Efectivo

Contexto

El desarrollo de fármacos requiere más de 10 años y cientos de miles de millones a billones de yenes, con la probabilidad de éxito disminuyendo de 1 en 15,000 hace diez años a 1 en 30,000 hoy. En estas circunstancias, la optimización y aceleración de los ensayos clínicos y la asignación de recursos ha sido un desafío de larga data para la industria. En particular, la tasa de éxito para la transición de la Fase II a la Fase III es solo del 24,6%, dejando un margen de mejora significativo.

Desafío

Trabajé en la predicción de la probabilidad de éxito en ensayos clínicos de Fase III para inhibidores de puntos de control inmunológico. Apliqué el concepto de "adquirir representaciones a partir de información observacional" de los modelos de mundo, y visualicé y verifiqué mejoras en la precisión basadas en datos de sangre y datos vitales de pacientes.

2025
Estimación de Emociones × IA de Apoyo Educativo "EMOTIP"
Exposición en la Expo 2025 Osaka, Kansai
: Mejora de la Calidad del Cuidado y Reducción de la Rotación de Personal en Instalaciones de Cuidado Mediante Análisis de Video con IA

Contexto

La industria del cuidado enfrenta una escasez crónica de mano de obra. Una encuesta a más de 500 trabajadores de cuidado reveló que "falta de perspectivas de futuro" con un 15,4% y "salario actual" con un 14,9% fueron las principales razones para dejar el trabajo dentro de tres años, confirmando que la ansiedad sobre el futuro y las condiciones laborales son los principales factores que impulsan la rotación.
Además, la dificultad para comunicarse con residentes con dificultades para expresar emociones, como aquellos con demencia, fue identificada como una fuente importante de estrés tanto para los residentes como para los cuidadores.

Desafío

Se necesita un sistema que comprenda correctamente las emociones de los receptores de cuidado y proporcione el apoyo adecuado, reduciendo así el estrés de los residentes y la carga de los cuidadores. En lugar de las evaluaciones tradicionales basadas en observación y registros, era necesario visualizar la calidad del cuidado y apoyar a los miembros del personal en la autoevaluación de sus habilidades de cuidado, reduciendo la carga de la educación del personal y bajando las tasas de rotación.

Acción