滅菌バッグの処理状態を判定するAI画像解析システムの開発

本プロジェクトでは、スマートフォンで滅菌バッグを自動撮影し、AIがインジケーターテープの色変化を解析するシステムを開発しました。滅菌処理状態の判定から記録・管理までを一元化しています。開発工数は16MM、開発期間は4カ月です。

プロジェクト概要

システムの仕組み

現場スタッフが滅菌バッグを設置すると、iPhoneアプリがバッグを自動検出・撮影し、画像をAI画像解析APIへ送信します。AIがインジケーターテープを抽出して色を解析・分類し、判定結果をアプリへ返します。画像、撮影日時、判定結果はMicrosoft Azureへ保存され、管理者は管理用Webから確認・対応できます。信頼度の低い判定は管理者へ通知されます。

コアテクノロジー

01．AI画像解析

解析精度を高めるため、撮影した画像を前処理します。事前学習済みの分類モデルをファインチューニングし、インジケーターテープの領域を特定・抽出します。

抽出したテープの色変化を解析し、滅菌処理状態と判定結果の信頼度を出力します。

02．自動撮影モバイルアプリ

従業員・医療機関ごとのアカウントでログインし、滅菌バッグを自動検出して撮影・クロップします。判定結果を画面に表示し、処理状況を音で通知します。

オフライン時にはデータを一時保存し、通信の復旧後に自動で再送します。

03．クラウド・管理基盤

画像、撮影日時、判定結果をMicrosoft Azureへ保存し、ユーザーと医療機関の紐付けを管理します。

管理用Webでは、データの検索・編集、画像のダウンロード、CSV出力に対応しました。また、信頼度の低い判定は管理者へ確認通知を送ります。