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Vision

私たちは、テクノロジーによる効率化で医療現場を支援することを目指しています。

これほどまでにIT技術が発展しているにもかかわらず、医療業界がその恩恵を十分に受けているとは言い難いのが現状です。紙やFAXでのやりとり、煩雑な手作業、非効率なワークフローなど、テクノロジーで解決できる課題が数多く残されています。

私たちは医療現場を知る者として、現場の声に耳を傾け、業務に最適化されたソリューションを提供します。形だけのDXではなく、素朴な業務改善からAI技術を含む最新の技術を適切に適用し、本質的な効率化を実現します。

医療従事者の業務負担の軽減を通じて、より多くの患者さんへのより良質なケアを提供できる環境を創ります。

代表者紹介

遠田建（えんだけん）

代表取締役

神奈川県出身。2021年北海道大学医学部卒業・医師免許取得、2023年初期研修修了。2022年より北海道大学腫瘍病理学教室の博士課程に進学し、現在は博士号取得のため、AIを用いた病理画像解析に取り組んでいる。

プログラミング歴は15年以上。医療AI研究ではPython+PyTorchによる病理画像解析を専門とし、データセット設計からモデル開発まで一貫して担当。開発したターミナルエミュレータがGitHubで200スター近くを獲得するなど、オープンソース開発の実績も持つ。

フロントエンド開発、バックエンド開発、DB設計、インフラ構築のすべてを一人でこなし、当社のメインサービスであるテクプラ病理診断システムを一人で開発した。

研究活動では、病理に限らず整形外科や乳腺外科とともに医用画像解析に関連した共同研究など幅広く取り組んでいる。

主要論文

Enda, K., et al. (2025). Transfer learning strategies for pathological foundation models: A systematic evaluation in brain tumor classification. arXiv preprint. arXiv

†Oshino, T., †Enda, K., et al. (2025). Artificial intelligence can extract important features for diagnosing axillary lymph node metastasis in early breast cancer using contrast-enhanced ultrasonography. Scientific Reports, 15(1), 1–11. doi

†Shimizu, H., †Enda, K., et al. (2025). Diagnosis on ultrasound images for developmental dysplasia of the hip with a deep learning-based model focusing on signal heterogeneity in the bone region. Diagnostics, 15(4), 403. doi

†Shimizu, H., †Enda, K., et al. (2024). Bimodal machine learning model for unstable hips in infants: integration of radiographic images with automatically-generated clinical measurements. Scientific Reports, 14(1), 17826. doi

†Shimizu, H., †Enda, K., et al. (2021). Prediction and feature selection for clinical refracture after surgically treated fragility fracture. Journal of Clinical Medicine, 11(7). doi

†: Co-first author

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