専用システム開発

自社独自の評価手法を、現場で使えるシステムへ

細胞種、培養環境、目的とする品質に合わせて構築した評価手法を、日常業務で継続して利用できる専用システムとして実装します。細胞画像の解析から、判定結果の表示、データ管理、外部システムとの連携まで、現場の運用に合わせて設計・開発します。

「評価手法の運用」における、3つの課題

評価手法の仮説はあるが、検証・確立まで進められない

培養業務でリソースが埋まり、データ整理や解析に十分な時間を割けず、評価手法の仮説があっても、その有効性の検証や基準の確立まで進めることが難しい。

既存のソフトウェアでは、自社の運用に合わない

細胞種、培養工程、評価項目、判定基準が独自であるため、標準的なソフトウェアの活用が困難。

評価結果が既存業務やシステムとつながらない

解析結果が単独で管理され、製造記録、品質データ、既存システムと連携できないため、転記や二重管理が発生している。

SOLUTION

独自の評価手法を、現場の運用に合わせて実装します

確立した評価手法を、画像の取り込みから解析・判定・履歴管理まで一貫して行えるシステムとして実装します。現場の業務フローや既存設備・システムに合わせることで、評価作業の効率化と運用負荷の削減を実現します。さらに、評価基準を標準化し、担当者によらない判断の再現性向上と、継続的な品質管理を支援します。

【システム開発の例】

製薬企業

スフェロイド／オルガノイドの品質判定システム

撮影手法の検証から、画像データを用いた品質判定アルゴリズムの開発、システムへの実装までを支援します。

光学機器メーカー

独自光学系を用いた細胞形態評価システム

独自に開発された光学系から取得されるデータに合わせて、細胞形態を評価するアルゴリズムを開発し、専用システムとして実装します。

培養機材メーカー

培養基材・材料の異常検出システム

培養基材や材料自体を撮影した画像から標準状態を学習し、通常状態との差異や異常を検出する同等性評価モデルを開発・実装します。

FLOW

開発の流れ

STEP 1

目的・要件の整理

対象となる細胞、培養環境、評価項目、利用場面を確認し、システムで実現する評価内容と必要な精度を整理します。

STEP 2

撮影・データ取得方法の検証

使用する撮影機器や撮影条件、必要なサンプル数、付与する品質データを検討し、評価に適したデータ取得方法を確立します。

STEP 3

評価アルゴリズムの開発・検証

取得したデータを用いて、画像解析や機械学習による評価アルゴリズムを開発し、精度、再現性、適用範囲を検証します。

STEP 4

システム開発・導入

確立した評価アルゴリズムを、実際の業務で利用できる専用システムとして実装します。画面、データ管理、判定結果の表示、履歴管理、出力機能などを整備し、導入を支援します。

FAQ