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写真と測定値を確実にひもづけ、後からAIで分析できるデータの持ち方を、測定の現場の手順から設計しました。
CHALLENGE
課題
- 肌の拡大画像と常在菌の測定値が別々に管理され、どの写真とどの数値が対応するのか追えなかった
- 測定の条件がそろわないままデータを貯めると、後から分析に使えなくなるおそれがあった
- 将来のAI活用を見据えたデータの持ち方が決まっていなかった
APPROACH
やったこと
- 「誰が・いつ・どの部位を・どの条件で・どう採取したか」を1単位とし、測定前に固有番号を発行して写真と検体をひもづける仕組みを設計
- 電子カルテのSOAP形式を土台に、本人の申告（生活習慣など）と測定結果（画像・数値）を分けて記録するデータ構造を設計
- 同意が取れていなければ測定に進めない同意管理、写真の登録、測定値の入力（手入力・CSV取込）の各画面を設計
- 氏名などの個人情報と研究用のIDを分けて管理し、データ単体では個人を特定できない構成を採用
- 写真の品質チェックや写真からの菌量推定など、AIの役割を6つに分けて段階的に開発する計画を策定