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株式会社miup

  • IT/Web・通信・インターネット系
  • サービス系

「医療×AI」で世界中の人々へ医療を届けたい。

平均年齢20代
グローバルに活動

企業について

「手元にお医者さんや病院があるかのように、誰もがアクセスできるように、医療を届けていく」ということをミッションに挙げる株式会社miup。彼らは東大発医療AIベンチャーとして、AI技術をはじめとするICTを駆使し、効率的な医療システムを作り出すことで、これまで医療にアクセスできなかった人々に医療を届けようとしている。

そもそも、miup社の目標とは何か?
代表取締役の酒匂真理氏は、
「一つは、これまで医療が十分に届いていない人々に医療を届けること。
もう一つは、データを効率的に使った医療モデルを作りあげること。」と語る。
「世界には約40億人の人々が医療アクセスが十分でないと言われています。一方でインターネットの普及やのAI技術の発展によるコストの削減で、多くの人に医療を届けることが可能な環境が整ってきました。私たちはAIや遠隔医療を用い、できるだけ医療を多くの人に届けたいと思っています」と同氏。またデータの活用に関して「先進国の医療システムは、ITが普及するずっと以前から制度としてきちんと成り立ってきました。それは素晴らしく誇れることですが一方で、データを活用するという観点ではそのような観点が入る前からしっかりした仕組みができてしまっているので、なかなか一貫したデータを入手することは難しく、現状では患者さんのデータは、効率的に収集、学習されているわけではありません。一方で途上国では、まだまだ制度は未整備ですが、その分、新しいシステムを受け入れてもらえる余地も多く、私たちは、データを効率的に活用した医療モデルを作り上げたいと思いました。」

医療アクセス向上を目指しまずmiupが取り組んだのがアジアでも特に医師数が少ないバングラデシュ。日本では300人に1人、医師がいるのに対して、国民の7割が住む農村部では15000人に対し1人の医師しか存在しない状況では満足に医療にアクセスできるはずもない。そんな状況を改善するため、バングラデシュにて3つの事業に取り組んでいる。
「1つ目の検診・遠隔医療サービスでは、都市部でのデリバリー型の検診サービスです。ウェブや電話で予約をすると、メディカルスタッフが自宅まで派遣され、血液検査などを行います。自社のラボで解析の後、診断結果を受けて、医師からリモートで詳しい健康アドバイスをしたり、重度の場合は、病院紹介を行ったりします。」このサービスは、デリバリー式の他、自社で運営する検診クリニックでも提供される。
「2つ目は、臨床検査センターの受託と運営事業です。デリバリ式の検診サービスを広げていくにあたって自社の臨床検査センターが必要になり、専門家のお力をお借りしながらラボ作りの質の向上に取り組むうちに、周辺のクリニックから解析受託の依頼を受けるようになりました。現在では、検査受託のみではなく、病院が新設される際に、検査センター自体を丸ごとソフト・ハード面で一から作りあげ、運営も行う事業や、医療機関向けの顧客管理システム等のソフトウェア開発も行っています。
そして、3つ目が、AIを活用した検診・遠隔医療システムの開発です。こちらは、これまで医療にアクセスが難しかった農村部の人々を対象にして、症状と簡単なバイタルを用い病気の特定や、トリアージできるシステム診断補助システムを作っています。また、途上国での爆発的な慢性疾患の増加を踏まえ、できるだけ低コストで多くの人に検診を受けてもらえるよう、機械学習を応用し従来よりも安いコストや簡易検査で罹患リスクが高い人を抽出するシステムを作っています。」
こういった取り組みが高く評価され、JICAや日本の医療機器メーカーと共同で行うAIを活用した検診・遠隔医療システムの開発は、その実績から第二回日経ソーシャルビジネスコンテスト(2019)で大賞を受賞した。

彼らの強味とは何なのだろうか?
バングラデシュは、経済成長率は7%越えの世界第三位。医療市場は年率10%の成長を見せている。「バングラデシュはこの10年ほどずっと年率6%以上の成長を続けてきました。この国は、いままさにインフラが出来上がっている時期で、私たちは、紙から電子化に移り変わるこのタイミングで市場を先に抑えることでIT医療のプラットフォームになろうとしています。」そのような成長市場で医療機関経営からITサービスまで医療を予防から確定診断そして予後まで追っていけるプラットフォームを作っているmiup。
「私たちは予防から余語までの人々の医療データを収集学習し、患者が効率のいい医療を受けれるような社会をめざしています。」現在、提携病院数も増加中で、ビジネスのスピード加速のために2018年末には、ビヨンドネクストベンチャーズから約一億円の調達を行っている。
「バングラデシュで実証を積んだ技術やサービスは周辺諸国への展開もできると考えています。また、一部の技術は、先進国の過疎地医療などにも応用できるものもあると思っています。」と酒匂氏。

これまでバングラデシュで実績を積み重ねてきたmiupだが、次はどこを目指しているのか。
「miupはリバースイノベーションを目指しています。新しい技術やエコシステムモデルを作り上げる環境をバングラデシュで形成していくことが可能になってきました。そしてその技術の一部は、日本の医療過疎地域にも応用できることも多いと思っております。」と酒匂氏。例えばそれは地域医療や在宅医療の領域。
医師がいない地域で、どれだけの医療を底上げできるか。まだまだICTのできる範囲は多いと思われる。
「地域医療・高齢者医療は今後の日本で大問題です。一方で地方では医療従事者も足りず、今後在宅医療などがますます普及する際、遠隔で専門医とつなぐ、コメディカルの届けられるサービスを補強する。早期発見を低コストで簡易的にすることができるシステムを開発するなど、私たちにも貢献できる余地が大きいと持っています」
今後は、大手医療機器メーカーや製薬会社とともに、地方在住高齢者向け・介護家族向けの遠隔医療並びに、AIベースの疾患スクリーニングシステムを開発していく予定だという。
「これまでバングラデシュで培ってきた医療過疎地でノウハウも生かしつつ、在宅介護の現場や医療過疎地など、専門医が不足している地域で高齢者医療をささえるサービスを開発していきたいと思っております」と酒匂氏。ますます事業を加速させていく中、医療業界をアップデートする取り組みが今、始まろうとしている。

バングラデシュでの検査センターや健康診断サービスに加えて、日本でも遠隔医療アプリ開発を進めようと新規事業を手掛ける株式会社miup。

なぜ新しいことに挑戦し、さらに結果を出していくことが可能なのか?
酒匂氏によれば、miupでは様々な分野のプロフェッショナルが自らの役割に責任を持ち、協力を惜しまず働いているからだという。
miupという社名は、mix up(ごちゃまぜ)からきている。それは、専門性や文化、人種など異なるバックグラウンドの人々が働くことで新しいものが創造できるという酒匂氏の想いからきていという。その名の通り、miupには、医師、研究者、エンジニア、エコノミスト、日本人、バングラ人、イギリス人、マレーシア人、、と様々な専門性やバックグランドをもった人材が存在している。

現在会社では35名ほどの人々が存在しているがその多くはバングラデシュにおり、日本オフィスは10人未満で運営されている。miupのコアメンバーは修士・博士卒が多く、少数先鋭のプロフェッショナルの集まりとして日々切磋琢磨しているという。
「新しい世界を作り出したい」という好奇心が旺盛で努力家な方がフィット性が高いのではないかと思います。」と同氏。

「難しい課題に取り組むからこそ、様々な角度からディスカッションし、協業していくことが大事かと思われます。これまでも、医師であったり、元商社マン出会ったり、技術者であったり、元バンカーだったり、、様々なバックグラウンドの知識の掛け合わせでこれまでのサービスは実現してきました。そこには分野横断的な知の協力が大きな原動力となってきたと思っていますし、これからもその点は大事にしていきたいポイントです」と酒匂氏は強く語る。
「miupはこれからバングラデシュでの経験を活かして日本で新規事業の開発を行っていきます。これは間違いなく医療アクセスへの改善を図る大きな一歩となります。一緒にビジネスを大きくしていけるような方と新規事業に取り組んでいけたら嬉しいです。」

企業情報

会社名

株式会社miup

業界

IT/Web・通信・インターネット系 > インターネット/Webサービス・ASP

サービス系 > 医療・福祉・介護サービス

企業の特徴
平均年齢20代、グローバルに活動
設立年月

2015年09月

代表者氏名

酒匂真理

事業内容

東大発医療AIベンチャーであるmiup社は、AI技術をはじめとするICTを駆使し、効率的な医療システムを作り出すことで、これまで医療にアクセスできなかった人々に医療を届けることをミッションに挙げている会社です。コスト削減や病気の特定・スクリーニングなどの分野でのAI開発を進める他、有効なデータリーチを拡大するため、検診遠隔医療サービス・臨床検査センター運営、大型病院との連携を通じた様々な健康フェーズでの医療データの学習・分析を行い、日々効率の良い医療システムづくり、そしてその先にある医療アクセスの改善を目指して事業を進めています。

株式公開(証券取引所)

従業員数

35人

本社住所

東京都 文京区本郷 7-3-1 東京大学 産学連携プラザ 402

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