2025年
情感识别 × 教育支持AI“EMOTIP”
参展大阪·关西世博会
：利用AI视频分析提高养老机构护理质量并降低离职率的举措

背景

护理行业面临长期的劳动力短缺。在一项针对500多名护理人员的调查中，15.4%的人将“没有未来前景”和14.9%的人将“目前的薪金”作为在3年内离职的原因，这证实了对未来的不确定性和工作条件是离职的主要驱动因素。
此外，与难以表达情感的用户（如痴呆症患者）沟通困难，是用户和护理人员双方的主要压力源。

面临的挑战

需要一个能够正确理解护理对象情绪并提供适当支持的系统，从而减轻住院者的压力和护理人员的负担。与传统的基于观察和记录的评估不同，现在需要可视化护理质量并支持护理技能的自我评估，以减轻员工培训的负担并降低离职率。

任务与举措

参展2025年日本国际博览会（大阪·关西世博会）的“未来生活体验”（7月8日-7月14日），推广将每个人的未来愿景托付给“闪耀生命的未来之树”并向世界传播的项目。

2024年
免疫检查点抑制剂的临床试验成功预测
：利用AI实现高效且有效的药物开发

背景

药物开发需要十多年的时间，耗资数千亿至数万亿日元，成功概率从十年前的15,000分之一降至如今的30,000分之一。在这种背景下，优化和加速临床试验以及资源分配长期以来一直是该行业的挑战。具体而言，从第二期（Phase II）到第三期（Phase III）的过渡成功率仅为24.6%，仍有极大的改进空间。

面临的挑战

致力于预测免疫检查点抑制剂第三期临床试验的成功概率。通过应用世界模型中“从观测信息中获取表征”的概念，我们可视化并验证了基于患者血液和生命体征数据的精度提升。

2023年
实现可租赁但不可转让的个人NFT
：构建透明的数据管理系统以促进医疗数据的利用

背景

在现代医疗领域，数据的利用仍不充分。我致力于将医疗机构管理的数据转化为“个人能够认识其价值并加以利用的数据”。然而，这一概念需要建立确保安全性和透明度的机制。在此之前，还没有此类实施的成功案例，留下了许多未解决的技术和运营挑战。

面临的挑战

提供健康数据的个人希望限制共享数据的特定元素和期限，而保险公司等数据使用者则需要一个能够确保数据准确性并允许商业用途的系统。