株式会社ドクターネットは、遠隔画像診断支援サービス業界のリーディングカンパニーです。 遠隔画像診断支援サービスは、CT/MRIなどの医用画像の診断依頼を医療機関から遠隔で受け付け、翌日昼までに診断レポートを返却するサービスです。 ドクターネットは1995年の設立以来、業界のパイオニア的存在として発展を支えてきました。 現在、全国約900施設の医療機関にサービスを導入していただいており、国内の放射線診断専門医5000名のうち約900名が、当社サービスで読影医として活躍しています。 2017年度からは24時間365日サービスを提供しはじめ、夜間・休日の救急ニーズにも対応できるようになりました。現在では年間約200万症例、1日5000症例を遠隔診断しており、症例数は毎年増加。 専門医が不足している中、医療における画像診断の質と安全の担保に、日々貢献しています。 今後は、近年ニーズが高まっている乳がん領域における新サービス展開を検討中。 新規事業としても「AI×医療関連事業」「中国・東南アジアへの事業展開」など、既存事業の強みを活かしながら、新たな事業創出フェーズに入っていきます。

日本には約10万件の医療機関があり、その内CTやMRIなどの撮像装置が設置されている医療機関だけでも3～5万件あるといわれています。 一方で、医用画像を診断する専門医である放射線診断専門医は全国で約5000名しかいません。 その結果、日本で撮影されている年間2～3億症例のうち、専門医の診断がついている症例は約3割程度にとどまっており、放射線診断医の過重労働も問題になっています。 ドクターネットでは、より多くの画像を専門医が診断し、1人でも多くの患者が質の高い画像診断にアクセスできる社会を目指しています。 「いつでもどこでも、高品質な画像診断を。」 私たちの企業理念の実現に向けて、日本の医療に貢献していきます。

【 強固な自社システム/インフラ 】 1日5000症例を取り扱っており、患者への診断に関わる重要なシステムであるため、自社のエンジニアチームが独自の強固なシステムを日々構築しています。 【 世界中の良質な他社エンジンを集める 】 当社に集まる症例データはAIエンジン開発の重要なカギとなります。自社エンジンのみならず、世界中の良質な他社エンジンを当社に集め、事業化までつなげるプラットフォームを目指しています。放射線診断専門医の診断をサポートし、見落とし防止につながる人工知能エンジンを数年以内にローンチ予定です。 【 挑戦を可能にするチーム 】 全国の病院とのネットワークを持つ強力な営業部隊、日々ドクターと向き合うオペレーションセンターなど、新しいチャレンジを支える既存メンバーがいることは、ベンチャーにはない強みです。 また2017年6月に経営体制が変わり、30代女性が社長に就任しました。 年齢や性別に関わらず挑戦できる風通しの良い環境も、ドクターネットの魅力です。

海外では人工知能技術（AI）による画像診断支援システムは実用段階に入っています。ドクターネットでは、日本国内における実用化を強力に推し進めています。 また去年、アノテーション環境構築を行い、ドクターネットが保持する国内で最大規模の医用画像ビッグデータから教師データを作成することが可能になりました。 これによりエンジン開発会社や、東京大学との本格的な共同研究がスタートしています。 ■業務内容：AIプラットフォーム、医用画像Webビューアの開発 ・社内ベンチャー（AI-RADラボ）でAIプラットフォーム開発、AI診断結果を表示する次世代Webシステムの開発を行っています。 ・トップランナーを目指す開発に関わることができ大きくスキルを伸ばすことができます。 ・また世界から優秀なAIエンジンを集める試みがスタートしており、共同研究に関わることでAIに関する知見、スキル習得も可能です。 ・個々の疾患に対応するAIを集めることで全身の疾患に対応する、いわゆる強いAIを構築する未知のプロジェクトです。 ■勤務地：東京本社 ■募集職種： ・Webエンジニア ・フロントエンドエンジニア ・サーバーサイドエンジニア ・インフラエンジニア ・AIエンジニア、データサイエンティスト ■歓迎スキル： ・Docker ・Python、tensorflow、Keras ・JavaScript、React、Node.js、MongoDB ・WebGL ・画像処理系のスキル ・大規模なWebシステム構築経験 ・スマホ、タブレット向けアプリ開発経験 ■求める人物像： ・ベンチャー、スタートアップ系の仕事が好きな方 ・０→１のクリエイティブなマインドがある方 ・物づくりが好きな方 ・技術に関して探求心のある方、貪欲な方 ・他人に対しての敬意、思いやりのある方 ・ヘルスケアに情熱がある方 ■その他 ・服装自由 ・セミナー、勉強会の参加推奨 ・研究成果発表の機会あり