脳の病気は、誰しもがその発症の可能性を秘めています。その一方で、診断は医師の経験や勘に依存部分が多く、病気の正確な診断が難しい、根治薬がないといった課題が多い分野です。 しかしながら、昨今では、科学の進歩による認知症新薬の開発の期待、それに伴う人々の意識に変化が見られる領域でもあります。 私たちは、「ブレインヘルスケアを世界の当たり前に」をミッションを掲げ、2017年に創業しました。テクノロジーを通じて患者さんとそのご家族のQOL向上に貢献し、人生100年時代における人々の"つながり"を最期の瞬間まで守り続ける、その源でありたいという想いから事業を行っています。 ＿＿＿＿＿＿＿ プロダクトについて ￣￣￣￣￣￣￣ 全国の医療機関での採用が進む脳ドック用AIプログラム『Brain Life ImagingⓇ』(2022年グッドデザイン賞を受賞）や認知機能テスト『CQtest🄬』、認知症診断を支援するソフトウェアとして薬事認可を取得した脳画像解析プログラム『BraineerⓇ』を自社開発しています。 ＿＿＿＿＿＿＿ 事業への想い ￣￣￣￣￣￣￣ 脳の病気は、誰しもがその発症の可能性を秘めています。その一方で、診断は医師の経験や勘に依存部分が多く、病気の正確な診断が難しい、根治薬がないといった課題が多い分野です。 しかしながら、昨今では、科学の進歩による認知症新薬の開発の期待、それに伴う人々の意識に変化が見られる領域でもあります。 私たちは、「ブレインヘルスケアを世界の当たり前に」をミッションを掲げ、2017年に創業しました。テクノロジーを通じて患者さんとそのご家族のQOL向上に貢献し、人生100年時代における人々の"つながり"を最期の瞬間まで守り続ける、その源でありたいという想いから事業を行っています。

＿＿＿＿＿＿＿ Splink創業の原点 ￣￣￣￣￣￣￣ 2017年、代表の青山によって創業されました。その数年前にグローバルテック企業で海外駐在の最中、母親から、父親が重度の脳疾患と診断されたとの連絡を受けたことがきっかけでした。自身の原体験である「脳の病気の見落とし」という課題をテクノロジーを通じて解決することに、力を注ぐ決意をしました。そして、それは日本に限ったものではないと確信し、世界に通用する企業をつくろうと決意。医療サービスが世界に先駆けて進んでいる北米に渡りMBAを取得。、その間、シリコンバレーのVCで働きながら起業家や大学教授等とディスカッションを重ね、在学中にSplinkを創業しました。 ＿＿＿＿＿＿＿ 世界最先端の高齢化課題先進国の日本だからこそ ￣￣￣￣￣￣￣ 日本は、高齢化率で世界第二位のドイツと比べても10年以上先を行っている世界最先端の高齢化課題先進国です。日本は認知症を診断する医師のスキルも高く、技術開発に恵まれており、顧客体験を検証するにも最も優れた環境になり得ると考えています。 日本発の科学技術の社会実装と顧客体験をプロダクトを通じてどう実現していくのか。これが世界の高齢化課題を解決するための鍵となります。

＿＿＿＿＿＿＿ 組織・チームについて ￣￣￣￣￣￣￣ 医療機関や顧客企業とのパートナーシップを構築・維持する事業側のメンバーから、Ph.D.を持つ研究開発チーム、品質管理や各分野の専門性を持ったプロダクト開発チームが連携し「顧客中心」の製品開発を行っています。更に、知財マネジメントなど製販一体の体制を持っています。この組織体制が目指すところは、顧客の課題、導入後の小さなトラブルでも見逃さずに、企画開発にフィードバックをかけていき、機動力の高い組織となることです。 ＿＿＿＿＿＿＿ これまでと今後 ￣￣￣￣￣￣￣ 医療機関との研究開発を経て、培ってきた弊社の画像解析技術に更に磨きをかけてきました。 現在は、予防医学領域のビジネスを中心に事業を拡大しています。特に弊社の主領域である認知症の分野においては、新薬の登場に伴い、予防・早期診断に関するニーズが一層高まっている状況です。今後は弊社が有する複数のソリューションを医療機関や受診者様により利用しやすい形で提供することで市場の期待に応えていきたいと思っております。 ◆Product for Real　地に足のついたプロダクトを。 優良な顧客体験と安定稼働のためのエンジニアリングのバックボーンが社会に広がるサービスの前提条件と考えています。生活者・医師両面からワンストップで提供することを通じて、予防・診断・治療などPatient Journey（患者体験）の各段階における課題をトータルに解決していくには、利用者や置かれている利用環境に合わせたプロダクト開発が必須です。ひとつひとつのプロセスを通じて、地に足のついたプロダクトを実現していきます。 ◆All for Development 会社の成長フェーズに関わらず「0→1（Zero to One）の価値創出」を大事に考えています。 開発体制も「Research & Development（R&D）」「Product Development（プロダクト開発）」「Business Development（事業開発）」の3つのチーム、それらを支える「Corporate Development（経営・組織開発）」に分けられています。それぞれのチームが連携することで、研究開発から社会実装までのプロセスを高速で回し、”非連続のイノベーション”を実現する開発パイプラインを整備しています。 ◆Core Values Go Deep - 仲間と自分の圧倒的な成長にコミットする - 組織の触媒として事業の成長にコミットする Commit to Growth - 現地現物を視て自らが仕上げる - 地に足を、本質的な問いに答える Make it Happen - 混沌を楽しみ乗りこなす - スピードで質・量を凌駕する - 情熱と素直さで開拓し、そして引き起こす これら３つのバリューを共通言語として”すべての人につながりを、その日まで”というビジョンの実現に向かっています。AIリサーチャー、エンジニア、デザイナー、医療機器開等の各領域スペシャリスト達がお互いの成長に積極的に関わりながら、非連続のイノベーションを生み出していきます。

▼社会課題に貢献する 世界的な高齢化の進行に伴い，認知症患者数は国内推定675万人と言われています。一方で，認知症専門医の数は現在約2,000人と少なく，医師のリソース不足解消・医療負荷軽減は今後の大きな取組み課題と言えます。 認知症の原因疾患は多彩であり長い経過の中で症状も変化することから、その診断は困難です。そのため、医師の経験や主観が診断に占める割合は高く、正確な診断は高度な専門性が求められます。このような背景の中、高齢化社会における認知症医療システムの構築は急務であり、認知症診断の重要性は高まっています。 この課題に対し、専門医・アカデミアの高度な医療技術との産学連携を通じて、正確な診断に寄与する研究成果の社会実装を目指します。 ▼Splinkのプロダクト 私たちはこの社会課題に真摯に向き合い、データの蓄積とプロダクトの磨きこみを着々と進めてまいりました。認知症診断の価値は、課題先進国の日本だけではなく、グローバルに展開にも求められるものだと思っています。 プロダクトの紹介 ①医療機器プログラム「Braineer®」開発プロジェクト - 「Braineer®」シリーズは、複雑な脳疾患の検査・診断をより正確・簡易に行えるようサポートするためのソフトウェア医療機器です。 ②脳ドッグ用プログラム「Brain Life Imaging®」開発プロジェクト - 「Brain Life Imaging®」シリーズは人々が自分の脳の健康状態を知る機会を提供するための脳画像解析SaaSです。 ③オンライン健康度測定プログラム「My Health Map®」開発プロジェクト 「My Health Map®」シリーズは、オンラインで簡易に受けられる検査を通じて人々の健康状態を定量・可視化するプロダクトです。 ▼私たちが考えるリサーチエンジニアとは？ 脳疾患領域における課題解決のための研究及び製品開発において、研究者と協力して主に脳画像処理を中心に高度な機械学習/深層学習モデルを用いたパイプラインの開発を行います。 【インターン内容】 脳画像データの処理・分析や機械学習モデルの構築・実装など実際のプロダクト開発の一部に関わっていただきます。 例えば、下記のいずれかを想定しています。 ・脳画像データの処理・パイプラインの開発 ・機械学習・深層学習モデルの設計及び実装 ・プロトタイプのためのAPIの設計及び開発 ・評価・テスト・検証方法の設計及び開発 ▼Splinkのリサーチエンジニアにおける魅力 ・ベンチャー企業における研究開発部門として、研究開発から成果の事業化までを一貫して実現可能なチームのもとで、社会への影響に近い場所での研究開発に取り組むことができます。 ・一般的には触れる機会が少ない脳画像などのデータを扱った分析や最先端技術を駆使した機械学習や医用画像処理アルゴリズムの具体的及な実装を通してリサーチエンジニアとして専門性を高めていくことができます。 ・国籍、専門性も多様なメンバーの中で様々な角度からナレッジを得て専門性の幅を広げることができます。 ▼必須スキル・経験 ・脳画像 (MRI, CT, PET 等) を含むデータ処理・分析の経験あるいは積極的に学びたいという意欲 ・プログラミング言語 (Python あるいは C++ が望ましい) ▼歓迎スキル・経験 ・PyTorch, TensorFlow等の機械学習・深層学習フレームワークへの精通 ・画像分野での深層学習・機械学習技術の適用経験 ・データ駆動/機械学習/深層学習 モデルの設計・開発に関する高度な専門性 ・計算機科学、情報工学、神経科学、 あるいは関連する分野での博士号 ・クラウド環境(Google cloud platform)での研究・開発経験 ・DevOps/MLOps 関連のツールを使用して開発が可能 ・関連分野のトップ国際学会や国際論文誌 (MICCAI, Neuroimage, CVPR, ICCV, 等)への論文採択経験 ・英語でのコミュニケーションに抵抗感がない方