ヒト受精卵（胚盤胞）からの生児獲得予後判定（2018年, 2019年 日本国特許）、
人工知能、数理解析
OUR TECHNOLOGY
01 / Statistics
平均値の検定（paried/unparied, parametric/non-parametric、一元配置分散分析、二元配置分散分析）、比率の検定（カイ二乗、Cochran, Mantel-Haenszel, Odds, Wilcoxon-ranked, Mantel-extension）、回帰、生存率解析、ヒストグラム、多変量解析（ロジスティック、重回帰、判別分析、クラスター、主成分分析）、サンプルサイズ など。
02 / Programming
「Statistics」に挙げた統計関数を、プラグラミング アルゴリズムと組合わせることで膨大な計算結果の中から最適解を求める。
薬理学などで連立微分方程式の解を求めるなど。
03 / Artificial Intelligence
機械学習による画像認識による自動診断、臨床研究における欠落データの推定など。
未来に向けて現在ますますパワーアップ中。
2018年、人工知能を用いてヒト受精卵画像から生児獲得 Live Birth できるかどうかについて特許取得。
Medical Data Labo
代表；宮木康成 Yasunari MIYAGI, MD., PhD.
1985年 岡山大学医学部卒業
1993年 医学博士
2008年 医療法人緑風会 三宅おおふくクリニック院長（〜現在）
2017年 Medical Data Labo設立（〜現在）
2018年 人工知能を用いたヒト受精卵画像診断に関する特許取得（その１）
2019年 人工知能を用いたヒト受精卵画像診断に関する特許取得（その２）
日本産科婦人科学会専門医、がん治療認定医、婦人科腫瘍専門医、日本産科婦人科内視鏡学会技術認定医、母体保護法指定医、産婦人科指導医、日本内視鏡外科学会技術認定医、日本医師会認定産業医、日本メディカルAI学会公認 機械学習・深層学習基礎コース／メディカルAI専門コース修了
Biography
Yasunari MIYAGI was born in Japan. He graduated Okayama University Medical School and became a medical trainee of the Dept. of Obstetrics and Gynecology in Okayama University Hospital in 1985 and received the Ph.D. degree in 1993 from Okayama University. He was a faculty of the Dept. of Obstetrics and Gynecology in Okayama University Hospital from 1995 to 2000. He has been a director of Miyake Ofuku Clinic, Okayama city, Japan since 2008, a representative of Medical Data Labo, Okayama city, Japan since 2017, and a visiting professor of Dept. of Gynecologic Oncology in Saitama Medical University International Medical Center, Saitama prefecture, Japan since 2019. His areas of research interest are programmed statistical analysis, artificial intelligence and laparoscopic surgery for benign gynecologic diseases. He possesses two patents in Japan regarding with the system for prediction of blastocyst prognosis with artificial intelligence. Membership of academic societies: Japanese Association for Medical Artificial Intelligence, Japan Society of Obstetrics and Gynecology, Japan Society of Gynecologic Oncology, Japan Society of Clinical Oncology, Japan Society for Endoscopic Surgery, Japan Society of Gynecologic and Obstetric Endoscopy and Minimally Invasive Therapy, Japan Society for Reproductive Medicine.
OUR STORY
代表は臨床医で医学博士です。また、がん治療認定医など癌関連専門医資格を２種類、腹腔鏡技術認定医資格を２種類、およびその他を合わせて７種類の専門医資格を所有しています。さらにiPhone Appの開発も手がけ、現在16種類のアプリを全世界で展開販売しています。
従来より、知人医師から依頼を受けて医学データの解析をしておりましたが、いろいろお勧めをいただきビジネスとして立ち上げました。2017, 7月
OUR VISION
臨床医であり、かつプログラミングができるという利点を活かして、医学データの解析に寄与することで医学の発展に貢献したいと考えています。
また人工知能を活用して、医学+統計学+情報工学による総合解析を目指しています。
OUR PHILOSOPHY
データ解析は数値があればよいのではなく、それぞれの項目の意味を理解してから解析することが必要です。医師にしか理解できない医学解析があると考えています。
学会発表や論文作成の支援も行っています。
質の良い解析を、ご納得いく価格で提供します。現在価格は個別交渉にて決めております。顧客ドクターと患者さんと当組織のWin-Win-Winの関係を目指します。
USING Medical Data Labo
まずはメールにてご連絡ください。
内容をメールのやり取りにて確認させていただき、双方の納得の上で契約させていただくようにしております。
結果のレポートは通常はpdfファイルでお渡ししています。このためレポート上のグラフはそのまま学会や論文用に切り取って使用できます。tif, eps, jpgなども可能です。
論文などに合わせてグラフのサイズ、文字の種類、などをご指定のとおりに作成しております。
SAMPLE
Medical Data Labo関連論文
宮木康成, 秦 利之, 三宅貴仁. AIによる4D 超音波の胎児表情認識から定量計測した胎児脳活動. 超音波TECHNO 2024; 3-4: 29-35.
Miyagi Y, Tada K, Yasuhi I, Tsumura K, Maegawa Y, Tanaka N, Mizunoe T, Emoto I, Maeda K, Kawakami K.
A Novel Method for Determining Fibrin/Fibrinogen Degradation Products and Fibrinogen Threshold Criteria via Artificial Intelligence in Massive Hemorrhage during Delivery with Hematuria. J. Clin. Med. 2024, 13(6), 1826; https://doi.org/10.3390/jcm13061826
Miyagi Y, Hata T, Miyake T. Fetal Brain Activity and the Free Energy Principle. Journal of Perinatal Medicine. 2023;51(7): 925-931. https://doi.org/10.1515/jpm-2023-0092
Miyagi Y, Fujiwara K, Nomura H, Yamamoto K, Coleman RL. Feasibility of New Method for the Prediction of Clinical Trial Results Using Compressive Sensing of Artificial Intelligence. British Journal of Healthcare and Medical Research, 2023;10(1):237-267. doi:10.14738/bjhmr.101.14061
https://journals.scholarpublishing.org/index.php/JBEMi/article/view/14061
Miyagi, Y, Hata, T, Bouno, S, Koyanagi, A, Miyake, T. Artificial intelligence to understand fluctuation of fetal brain activity by recognizing facial expressions. Int J Gynecol Obstet. 2022. doi: 10.1002/ijgo.14569
Miyagi Y, Habara T, Hirata R, Hayashi N. Deep Learning to predicting live births and aneuploid miscarriages from images of blastocysts combined with maternal age.
Int J Bioinfor Intell Comput. 2022;1(1):10-21.
10.14738/BJHMR.91.11676
https://researchlakejournals.com/index.php/IJBIC/article/view/132
Miyagi Y, Habara T, Hirata R, Hayashi N. (2022) New methods for comparing embryo selection methods by applying artificial intelligence: Comparing embryo selection AI for live births. British Journal of Healthcare and Medical Research, 9(1), 36–44.
https://doi.org/10.14738/jbemi.91.11676
Miyagi Y, Hata T, Bouno S, Koyanagi A, Miyake T.
Recognition of Fetal Facial Expressions using Artificial Intelligence Deep Learning
Donald School J Ultrasound Obstet Gynecol 2021; 15 (3):223-228.
DOI: 10.5005/jp-journals-10009-1710
Miyagi Y, Hata T, Bouno S, Koyanagi A, Miyake T.
Recognition of Facial Expression of Fetuses by Artificial intelligence (AI)
J Perinat Med 2021.
Miyagi Y, Miyake T.
Potential of artificial intelligence for estimating Japanese fetal weights.
Acta Medica Okayama 74(6): 483-493, 2020.
DOI: 10.18926/AMO/61207
Miyagi Y, Habara T, Hirata R, Hayashi N.
Predicting a live birth by artificial intelligence incorporating both the blastocyst image and conventional embryo evaluation parameters.
Artificial Intelligence in Medical Imaging. 1(3):94-107, 2020.
https://www.wjgnet.com/2644-3260/full/v1/i3/94.htm
宮木康成. AIによるコルポスコピー診断. 産婦人科の実際 69: 475-481, 2020
宮木康成. AI技術の実臨床への応用. 医学のあゆみ 274(9): 875-882, 2020.
Miyagi Y, Fujiwara K, Oda T , Miyake T, Coleman RL. Studies on Development of New Method for the Prediction of Clinical Trial Results Using Compressive Sensing of Artificial Intelligence. Ferreira MAM (eds) In: Theory and Practice of Mathematics and Computer Science. Book Publisher International, Hooghly, West Bengal, India, 2020
DOI: https://doi.org/10.9734/bpi/tpmcs/v2
https://bp.bookpi.org/index.php/bpi/catalog/book/271
Miyagi Y, Takehara K, Nagayasu Y, Miyake T.
Application of deep learning to the classification of uterine cervical squamous epithelial lesion from colposcopy images combined with HPV types.
Oncology Letters 19(2);1602-1610, 2020
https://doi.org/10.3892/ol.2019.11214
Miyagi Y, Tada K, Yasuhi I, Maekawa Y, Okura N, Kawakami K, Yamaguchi K, Ogawa M, Kodama T, Nomiyama M, Mizunoe T, Miyake T.
New method for determining fibrinogen and FDP threshold criteria by artificial intelligence in cases of massive hemorrhage during delivery.
J Obstet Gynecol Res. 46(2): 256–265, 2020. https://doi.org/10.1111/jog.14166
Miyagi Y, Habara T, Hirata R, Hayashi N.
Feasibility of deep learning for predicting live birth from a blastocyst image in patients classified by age
Reproductive Medicine and Biology. 2019; 18(2):190-203.
https://doi.org/10.1002/rmb2.12266
特許番号 Patent 6468576
Miyagi Y, Habara T, Hirata R, Hayashi N.
Feasibility of artificial intelligence for predicting live birth without aneuploidy from a blastocyst image.
Reproductive Medicine and Biology. 2019; 18(2):204-211.
https://doi.org/10.1002/rmb2.12267
特許番号 Patent 6422142
Miyagi Y, Habara T, Hirata R, Hayashi N. Feasibility of predicting live birth by combining conventional
embryo evaluation with artificial intelligence applied to a blastocyst image in patients classified by age.
Reproductive Medicine and Biology.. 2019; 18:344–356.
https://doi.org/10.1002/rmb2.12284
Miyagi Y, Takehara K, Mitake T. Application of deep learning to the classification of uterine cervical squamous epithelial lesion from colposcopy images.
Molecular and Clinical Oncology 11:583-589, 2019.
DOI: 10.3892/mco.2019.1932
Miyagi Y, Tada K, Takayoshi R, Oguni N, Sato Y, et al.
Formulae Based on Biomathematics to Estimate the Standard Value of Fetal Growth of Japanese
Acta Medica Okayama 72(2):115-119, 2018.
http://doi.org/10.18926/AMO/55851
Miyagi Y, Fujiwara K, Oda T, Miyake T, Coleman RL.
Development of New Method for the Prediction of Clinical Trial Results Using Compressive Sensing of Artificial Intelligence.
J Biostat Biometric App 3(2): 202, 2018.