規制対象ワークフローにおけるAIトレーサビリティ:データから意思決定まで何を記録すべきか
AI支援による意思決定を再構成し、適切にガバナンスできるよう、データ、モデル、評価、デプロイ、人によるレビューの記録を結び付けるための実践ガイドです。
MAEAは医療向けAI開発を自動化し、研究開発サイクルを数か月から数日に短縮します。

By ModAstera
26 May 2025
臨床レベルのAIモデルを構築しようとしたことがある方なら、その苦労をご存知でしょう。データの整理に終わりはなく、GPUの利用料金は予算を圧迫し、プロトタイプにたどり着くまでに何週間もかかるコンプライアンス書類の対応…。従来の開発パイプラインは遅く、コストがかかり、非常に複雑です。そして医療分野においては、こうした遅延が利益だけでなく、患者の治療機会そのものを損ないます。
生データから本番環境向けAIモデルまでが、数ヶ月ではなく数分で完了します。コードも不要、DevOpsも不要、高額な外注も必要ありません。
その効果はすでに実証されています。東北大学病院の研究者チームは、MRIから脳年齢を予測するモデルの開発において、MAEAを使うことで開発期間を90%短縮しました。従来は四半期以上かかっていた作業が、わずか数日で完了。今では、彼らはその分の時間を新たな仮説の検証や論文執筆、そして何より、より良い医療の提供に活用しています。
本日より、次世代の医療AI開発をリードするビジョナリーチーム向けに、クローズドベータを限定公開いたします。
AI開発コストを劇的に削減したい方
自社環境内で安全にデータを扱いたい方
SaMDやPMDAなどの規制承認プロセスを加速したい方
デモのご予約はこちらから https://calendly.com/modastera/maea-demo ※先着順のため、お早めにお申し込みください。
思考のスピードで医療を革新しましょう。 医療AIの未来へようこそ。
AI支援による意思決定を再構成し、適切にガバナンスできるよう、データ、モデル、評価、デプロイ、人によるレビューの記録を結び付けるための実践ガイドです。
AIと専門家の役割分担、不確実なケースの振り分け、エビデンスの保持、規制対象または高影響領域における人とAIの統合ワークフローの測定について解説する実践ガイドです。
専門的な医療、製造、研究、業務データが、有用なAIモデルやデプロイ済みインテリジェンスのワークフローを支えられる状態かを判断するための実践的なチェックリストです。