AI による組織スライドの解釈
HER2、Trop2、CD8、H&E などの染色に対する解析モデルを構築しました。出力は高精度なスコアリングを支援し、がんサブタイプの検出と特性評価に寄与します。
概要
SequoiaAT は、腫瘍領域における精密な組織スライド解析を支えるデジタル病理プラットフォームを共同開発しました。本システムは、最新の画像解析を用いて治療方針に資するバイオマーカーを定量化します。
当社は、サンディエゴ、ボストン、ニュージャージー、オックスフォード などの主要拠点のライフサイエンスチームと連携し、デジタル診断とバイオマーカー開発の加速に取り組んでいます。
主な取り組み
インタラクティブなデジタルスライドビューア
病理医がリアルタイムでズーム、アノテーション、スコアリングを行える高速ビューアを提供し、詳細な視覚評価と臨床精度を実現しました。
Python と Playwright を用いた自動化
パイプラインの重要工程であるスライドスコアリングや検証を自動化。処理の一貫性を高め、ターンアラウンドの短縮と定型業務でのヒューマンエラー低減を達成しました。
包括的な品質保証
要件定義からテスト設計、自動化、リリース承認まで QA ライフサイクルをリード。各リリースで性能、使いやすさ、信頼性の厳格な基準を満たしました。
ビジネスインパクト
- 診断の迅速化。 自動化とアルゴリズムスコアリングにより、症例ごとの処理時間を短縮しました。
- 臨床的示唆の向上。 高度なバイオマーカー解析が、精密で個別化された治療戦略を支援します。
- 本番運用での信頼性。 堅牢な QA フレームワークにより欠陥率を抑え、臨床現場での信頼を高めました。
継続的な進化
プラットフォームは、AI 機能の拡充、アルゴリズム精度の向上、ユーザビリティ改善を継続しています。将来は予測分析や深層学習を取り入れ、次世代のデジタル診断を目指します。