Expert First
AIは専門家に代わるものではなく、学びと判断を支える道具として使います。

Haimanaは、胚培養士の学びを支える教育AIプラットフォームです。 将来的には、胚盤胞グレード評価の標準化と、よりよい学習基盤づくりを目指しています。
MVP
胚盤胞グレード判定クイズ
Use Case
教育・研修・技能評価
Future
VLM / 世界モデル研究へ展開
Preview
画像を見て、拡張度・ICM・TEを答える
答えたあとに、正解と解説を確認する
自分の傾向を知って、次の学びにつなげる
本デモは教育・研修・技能評価を目的としたプロトタイプです。患者の治療方針、移植胚の選択、妊娠率予測、診断には使用しません。
Mission / Vision
経験に頼りやすい画像判定を、学びやすく、共有しやすくすることがHaimanaの目標です。
Mission
胚培養士の経験知を画像AIで可視化し、
学びと判断を支える。
Vision
生殖医療における画像判断を、
属人的な経験から共有可能な知へ進化させる。
AIは専門家に代わるものではなく、学びと判断を支える道具として使います。
結果だけでなく、どこを見てどう考えたかまで伝わる体験を目指します。
患者安全、個人情報、同意、法規制への配慮を最優先に設計します。
現場の声とデータをもとに、着実に改善を重ねます。
まずは教育から始め、将来はより深い胚発生理解へ広げていきます。
Problem
胚画像の判定は大切ですが、学び方や基準の共有はまだ難しいままです。
胚画像の評価が熟練者の経験に大きく支えられ、学びの再現性を確保しづらい。
新人教育は口頭指導や症例経験に依存しやすく、教材や振り返りが体系化されにくい。
判定傾向や弱点、施設内での評価のばらつきを把握しにくく、改善サイクルが回しづらい。
Haimanaは、この学びにくさを、練習しやすい形へ変えていきます。
Solution
ただ正解を見るだけでなく、考え方まで振り返れる体験をつくります。
Initial Scope
まずは教育と研修のためのサービスとして始めます。臨床判断や診断には使わず、学びの質を大切に育てていきます。
想定する最初の利用シーン
Demo
3問のクイズで、Haimanaの学習体験を試せます。画像を見て答えたあと、正解と解説を確認してください。
Question 01
1 / 3
胞胚腔の広がり、ICM のまとまり、TE の連続性に注目して総合的に判定してください。
Result Panel
回答後に、あなたの回答、模範回答、正誤、解説、他者回答分布、AI推定を表示します。
Technology Vision
Haimanaは、単なる分類ではなく、胚の変化や流れまで理解できるAIを目指しています。
最初はグレード判定の学習支援から始めます。その先で、画像説明、類似症例検索、タイムラプス解析、胚発生モデル研究へ広げていきます。
Roadmap
まずは学習支援から始め、段階的にできることを増やしていきます。
Phase 1
教育用 胚盤胞グレード判定クイズ
Phase 2
熟練者評価・回答分布・弱点分析によるトレーニングSaaS
Phase 3
VLMによる画像説明、類似症例検索、注目領域可視化
Phase 4
タイムラプス画像を用いた胚発生モデリング
Phase 5
世界モデルを活用した胚発生理解・臨床予測研究
Safety & Ethics
医療に関わる技術だからこそ、使い方の範囲をはっきり示します。
Notice
本デモは教育・研修・技能評価のためのものです。治療方針、移植胚の選択、診断には使用しません。
将来、臨床判断支援へ広げる場合は、法規制、個人情報保護、倫理審査、臨床評価を専門家と確認しながら進めます。
Contact
サービスに関するご質問、ご相談、画像提供のご連絡はメールにてお寄せください。
contact@haimana.jp
Haimanaに関するご質問やご相談は、こちらのメールアドレスまでお気軽にご連絡ください。
実際の胚盤胞画像の充実を目指しており、医師、胚培養士、病院関係者の皆さまからの画像提供のご相談も歓迎しています。ご協力いただける方は、ぜひご連絡ください。