AI舌眼診断 myzencheck customvision ファウンドリー
本研究では、MyZenCheckが開発した、中国伝統医学（中医学）の原則に基づく舌診断スキャンと 眼球分析スキャンを統合したAI搭載の健康診断ソリューションを紹介する。画像セグメンテーションにマイクロソフトのCustom Visionを、インテリジェントな処理と診断にAI Foundryエージェントを使用することで、このプラットフォームは最新のAIツールが個人の健康意識をいかに高めることができるかを実証している。このシステムは、モバイルアプリを通じてユーザーにリアルタイムのフィードバックを提供し、古代の診断学と現代の機械学習の架け橋となっている。
1.はじめに
- 中医学診断の背景
- 従来の手法の限界（主観性、拡張性の欠如）
- 健康モニタリングにおけるAIの台頭
- 目的：マイクロソフトのツールとTCMの手法を使って、AIベースの診断プラットフォームを開発し、テストする。
2.システム構成
2.1.マイゼンチェックアプリによるデータ収集
- モバイル・アプリケーションを通じて収集された舌と目の画像
- 匿名化による安全なクラウドストレージ
- より正確な状況把握のため、オプションで健康調査データを含む
2.2.マイクロソフトカスタムビジョンによる画像セグメンテーション
- 主要な視覚的特徴（ひび割れ、色、コーティング、瞳孔の大きさなど）を識別するために訓練されたカスタムビジョンモデル
- プロジェクトの分類セグメンテーションとラベリングのためのオブジェクト検出
- データ集合500画像
2.3.AIファウンドリー・エージェントによる分析
- Azure AI Foundryのロジックを使用して構築されたエージェント
- タスク特徴抽出→パターンマッチング→TCMベースの診断ロジック
- 多段階推論と個別アドバイス生成
3.方法論
- 画像の前処理
- カスタムビジョンにおけるトレーニング戦略とパフォーマンス指標
- AI Foundryエージェント内のルールベースおよび確率モデル
- クロスバリデーションと診断精度のテスト
4.結果
4.1.セグメンテーション精度
- 舌の特徴、アイマーカーの精度/リコール
- 一般的な診断結果の混乱マトリックス
- 中医学専門家による手動アノテーションとの比較
4.2.診断の妥当性
- 中医学専門家との合意スコア
- ケーススタディホルモンバランスの乱れ、消化不良、ストレス検出
5.ディスカッション
- 利点拡張性、コスト効率、客観性
- 課題照明のばらつき、ユーザーのコンプライアンス、解釈可能性
- 制限事項医師の診察に代わるものではない
6.結論と今後の課題
- 診断結果の概要
- 統合ロードマップ：リアルタイム・レコメンデーション、多言語展開
- 研究の方向性舌と目のデータを組み合わせて、より高い精度を目指す
参考文献
- 中医学の基本テキスト
- Microsoft Custom Vision ドキュメント
- AI Foundry開発者向けドキュメント
- 査読を受けたAIと健康のインターフェース研究
- グーグルプレイのダウンロード
