当社社員共著の論文が"International Wound Journal"に掲載されました

　当社社員2名が共著者として参画した論文が、創傷ケア分野の国際学術誌"International Wound Journal"に掲載されました。

　本研究では、臨床写真から褥瘡の大きさ(Size)及びポケット(Pocket: 創縁の下に広がる空洞部分)を自動評価するため、創部の輪郭を捉える画像領域抽出技術と、創部の位置を特定する物体検出技術YOLO(You Only Look Once)を組み合わせたハイブリッドAIモデルを開発し、その性能を検証しました。

　臨床現場で収集された褥瘡画像を用いてAIモデルを構築・評価した結果、画像領域抽出技術とYOLOを組み合わせたモデルは、画像領域抽出のみを行うモデルと比較して、褥瘡の大きさとポケットの双方で、DESIGN-R®の評価段階との一致度及び面積測定の精度が向上しました。本研究成果は、褥瘡評価の標準化や医療従事者の業務負担軽減に資する、自動計測技術の実用化に向けた一歩となるものです。

　当社では、鳥取大学医学部附属病院形成外科との共同研究を通じて、AIを活用した褥瘡評価技術の研究開発に取組んでいます。

褥瘡評価AIに関するご相談・お問い合わせは、メディカルAI推進室までご連絡ください。

論文情報

論文名
Validation of a You Only Look Once–LabelMe Hybrid AI Model for Automated Assessment of Pressure Injury Size and Pocket

掲載誌・巻・論文番号
International Wound Journal, Volume 23, 2026, e71012

論文リンク
https://doi.org/10.1111/iwj.71012(※外部リンク)

本件に関するお問い合わせ先

株式会社フォーカスシステムズ　メディカルAI推進室
E-MAIL: medicalai@focus-s.com

※DESIGN-R®は、一般社団法人日本褥瘡学会の登録商標です。