Expert First
専門家の知見を尊重し、AIは人の判断を置き換えるのではなく、学びと意思決定を支援するために使います。
Educational AI for embryologistsいのちのはじまりを、
いのちのはじまりを、
やさしく見つめる。
Haimanaは、胚培養士の画像判定スキル向上を支援する教育AIプラットフォームです。 胚盤胞グレード判定クイズを通じて、専門家の学びと評価標準化を支えます。
MVP
胚盤胞グレード判定クイズ
Use Case
教育・研修・技能評価
Future
VLM / 世界モデル研究へ展開
Preview
学びの流れを、
一つの体験に。
1
胚盤胞画像を見て、拡張度・ICM・TEを判定
2
回答後に模範回答、解説、他者回答分布を確認
3
自分の傾向や苦手項目を可視化して継続学習へ
本デモは教育・研修・技能評価を目的としたプロトタイプです。患者の治療方針、移植胚の選択、妊娠率予測、診断には使用しません。
Mission / Vision
専門家の経験知を、共有可能な学びへ
生殖医療における画像判断を、属人的な経験から共有可能な知へ進化させる。そのために、Haimanaは教育現場で使える実践的な体験を丁寧に設計します。
Mission
胚培養士の経験知を画像AIで可視化し、
学びと判断を支える。
Vision
生殖医療における画像判断を、
属人的な経験から共有可能な知へ進化させる。
Explainable AI
判定結果だけでなく、画像のどこに注目し、なぜその評価に至ったのかを可視化できる体験を目指します。
Safety & Ethics
患者安全、個人情報、同意、匿名化、法規制への配慮を最優先に設計します。
Evidence Driven
現場の声、データ、検証結果に基づいて継続的に改善します。
From Training to Intelligence
まずは教育・研修支援から始め、将来的にはVLMや世界モデルを活用した胚発生理解へ発展させます。
Problem
暗黙知のままでは、学びを積み上げにくい
新人教育、施設内での評価基準のすり合わせ、教材の蓄積、判定スキルの可視化。現場には重要でありながら仕組み化しにくい課題があります。
経験依存
胚画像の評価が熟練者の経験に大きく支えられ、学びの再現性を確保しづらい。
口頭中心の教育
新人教育は口頭指導や症例経験に依存しやすく、教材や振り返りが体系化されにくい。
可視化不足
判定傾向や弱点、施設内での評価のばらつきを把握しにくく、改善サイクルが回しづらい。
Haimanaは、この暗黙知を学習可能な形に変えることを目指します。
Solution
判定して、比べて、理解する
単なる正誤判定ではなく、専門家の学びに必要な比較・説明・振り返りを一つの体験にまとめます。
胚盤胞画像を見て、拡張度・ICM・TEを判定
回答後に模範回答、解説、他者回答分布、AI推定を確認
自分の判定傾向や苦手項目を可視化
教育・研修・技能評価に特化した安全な導入設計
Initial Scope
初期プロダクトは教育・研修用途であり、臨床判断・移植胚選択・診断には使わない方針です。現場に無理なく導入できる、学習体験としての質を最優先します。
想定する最初の利用シーン
- 施設内の勉強会やケースカンファレンス前のウォームアップ
- 新人教育における判定基準のすり合わせ
- 定期的な自己学習と苦手項目の把握
Demo
胚盤胞グレード判定クイズ
静的データの 3 問で動く、MVP の簡易デモです。画像は今後 /public/images に実画像を配置する前提で、差し替えしやすい構成にしています。
Question 01
1 / 3
静的データデモ
胞胚腔の広がり、ICM のまとまり、TE の連続性に注目して総合的に判定してください。
Result Panel
回答後に、あなたの回答、模範回答、正誤、解説、他者回答分布、AI推定を表示します。
Technology Vision
生命現象として理解するAIへ
胚画像を単なる分類対象としてではなく、発生過程・形態変化・文脈を持つ生命現象として理解するAIの開発を目指します。
初期段階では、胚盤胞グレード判定の教育支援から始めます。今後は、VLMによる画像説明、類似症例検索、注目領域可視化、タイムラプス画像を用いた発生過程モデリング、世界モデルを活用した胚発生理解・臨床予測研究へ展開していきます。
VLMによる画像説明と着目領域の言語化
類似症例検索による比較学習支援
タイムラプス画像を用いた発生過程モデリング
世界モデルを活用した胚発生理解・臨床予測研究
Roadmap
教育から、より深い理解へ
段階的に価値を積み上げながら、安全性と検証可能性を両立して進化させていきます。
1
Phase 1
教育用 胚盤胞グレード判定クイズ
2
Phase 2
熟練者評価・回答分布・弱点分析によるトレーニングSaaS
3
Phase 3
VLMによる画像説明、類似症例検索、注目領域可視化
4
Phase 4
タイムラプス画像を用いた胚発生モデリング
5
Phase 5
世界モデルを活用した胚発生理解・臨床予測研究
Safety & Ethics
教育用途として、境界を明確にする
医療に関わる技術だからこそ、できることと、まだしてはいけないことを明確に定義します。
Notice
本デモは、教育・研修・技能評価を目的としたプロトタイプです。患者の治療方針、移植胚の選択、妊娠率予測、診断には使用しません。
将来的に臨床判断支援へ拡張する場合は、医療機器プログラム該当性、薬機法、個人情報保護、倫理審査、臨床評価、品質マネジメント体制を専門家と確認しながら進めます。
患者安全
個人情報保護
匿名化と同意
法規制確認
倫理審査
品質マネジメント体制
Contact
導入相談やご質問はこちらから
現時点ではメールでのお問い合わせを受け付けています。将来的にフォーム連携へ置き換え可能な構成です。
contact@haimana.jp
Cloudflare Email Routing を利用した転送運用を想定しています。後から Google Form や Formspree に差し替える場合も、このセクションの導線だけ差し替えれば対応できます。