About Us
医療の質を、テクノロジーで持続可能にする。
iClinoは、臨床・研究の現場を知る医師と、AI・クラウド・業務自動化に強いITエンジニアによる医療AI・研究DX企業です。 電子カルテ情報の構造化、検査値・画像・臨床情報を用いた疾患リスク予測、LLMによる医療文書作成支援など、 AI・データサイエンス・ソフトウェア工学を組み合わせ、医療の質と効率の両立に取り組んでいます。
また、テロメア長、エピジェネティッククロック、ホルモン指標、Y染色体喪失度などの老化バイオマーカー研究にも取り組み、健康寿命の延伸に資するデータ解析・研究開発を進めています。
Research & Data Science、IRB & Clinical Research、AI Medical Development、Xmatch / Medical HRの4つの事業領域を通じて、 研究から臨床実装まで、医療のバリューチェーン全体を支援します。
Mission
AIと医療専門知を活用し、医療現場の負担を軽減しながら、医療の質と持続可能性を高める。
Vision
診断・予測・研究・医療提供体制をつなぐ、次世代の医療DXプラットフォームを創出する。
Value
信頼、透明性、科学性、現場理解、実装力を大切にし、誠実で実用的な医療サービスを提供する。
Challenges
医療現場が抱える構造的な課題
医療現場では、データ・研究・診療・採用・業務運用が分断され、
十分に活用されていない構造的な課題があります。
電子カルテや検査データが施設ごとに分散し、横断的な活用が進んでいない
臨床データが非構造のまま蓄積され、研究や解析に活かしにくい
診断支援AIやSaMDは技術面だけでなく、薬事・倫理・運用面の壁が大きい
医師採用が紹介会社に依存し、条件の比較や継続性の担保が難しい
中小規模の医療機関ではIT人材や開発リソースの確保が困難
研究成果が臨床現場に届くまでに時間がかかり、分断が生じている
Our Approach
医療現場の情報を、研究・診療・運用に使えるデータへ。
iClinoは、電子カルテや検査データなど医療現場に眠る情報をAIで構造化し、疾患リスク予測、診断補助AI、研究用データベース構築、SaMDプロトタイプ開発へとつなげます。単なるシステム開発ではなく、医師の現場理解とエンジニアリングを組み合わせ、実装可能な医療AI・研究DXを目指します。
Collect
臨床データ、検査情報、ライフログ、求人情報、業務フローなどを整理します。
Structure
AIエージェントにより、非構造化情報を解析可能なデータへ変換します。
Implement
診断補助、予測モデル、研究支援、採用支援、診療科立ち上げなどに実装します。
Services
研究開発から現場実装まで、医療DXを多面的に支援します。
Research & Data Science
scRNA-seq、bulk RNA-seq、臨床統計、public dataset再解析、論文Figure作成、研究費・助成金申請支援に加え、テロメア長、エピジェネティッククロック、ホルモン指標、Y染色体喪失度などの老化バイオマーカー研究を支援します。
- scRNA-seq / bulk RNA-seq 解析支援
- GEO / TCGA / public dataset 再解析
- 臨床統計解析・バイオマーカー探索
- 老化バイオマーカー解析・研究費申請支援
IRB & Clinical Research
研究計画書、倫理申請書、説明文書、同意書、CRF、データ項目表の作成など、臨床研究や医療AI研究の開始準備を支援します。
- 倫理委員会申請書・研究計画書作成
- 説明文書・同意書・オプトアウト文書作成
- CRF / データ項目表・データ管理計画
- AI研究・ゲノム研究・多施設共同研究の倫理申請支援
AI Medical Development
電子カルテ情報の構造化、検査値・画像・臨床情報を用いた疾患リスク予測、LLMによる医療文書作成支援、研究用データベース構築、SaMD候補プロトタイプ開発など、医療AIの研究開発とPoCを支援します。医療現場の課題や研究アイデアを整理し、AI-readyなデータ設計から社会実装までつなげます。
- 電子カルテ構造化・研究用DB構築
- 疾患リスク予測・診断補助AI PoC
- SaMDプロトタイプ・医療画像解析
- LLM医療文書支援・医療アプリ開発
Xmatch / Medical HR
医師採用、非常勤・外勤支援、診療科立ち上げを支援します。求人票や採用条件をAIで標準化し、医師が比較しやすく、医療機関が継続的に運用しやすい医療人材マッチングを目指します。
- 医師求人票AI標準化・直接応募ページ作成
- 常勤・非常勤・外勤枠の継続支援
- 在宅医療・自由診療・泌尿器科外来の立ち上げ支援
- 大学医局・基幹病院連携プラン
Research & Data Science
研究の仮説を、解析可能なデータへ。
臨床研究や基礎研究では、データはあっても、どのように解析し、論文化につなげるかが課題になることがあります。iClinoは、医師・研究者の仮説を整理し、scRNA-seq、bulk RNA-seq、public dataset、臨床データ、統計解析を用いて、研究として検証可能な形へ落とし込みます。また、老化・健康寿命に関するバイオマーカー研究やゲノム・オミクス解析にも対応し、予防医療・ヘルスケア領域への研究展開を支援します。
対象者
- scRNA-seq や bulk RNA-seq の解析を進めたい研究者
- GEO / TCGA などのpublic datasetを再解析したい医師・研究者
- 臨床データを用いた統計解析やバイオマーカー探索を行いたい医師
- 論文Figureや研究データ可視化を整えたい研究者
- 老化バイオマーカーやゲノム・オミクス解析を行いたい研究者
- 科研費・助成金申請に向けて研究計画を具体化したい医師研究者
支援内容
- 研究テーマ・仮説の整理
- scRNA-seq / bulk RNA-seq 解析
- GEO / TCGA / public dataset 再解析
- 臨床統計解析、回帰分析、生存解析、AUC、DCA等
- DEG、GSEA、signature score、細胞アノテーション
- 論文Figure作成、研究データ可視化
- 老化バイオマーカー解析（テロメア長、エピジェネティッククロック、ホルモン指標、mLOY等）
- ゲノム・オミクスデータ解析、健康寿命評価
- 科研費・AMED・民間助成金申請の研究計画整理
Aging & Longevity Science ― 老化・健康寿命研究支援
テロメア長、エピジェネティッククロック、テストステロンなどのホルモン指標、Y染色体喪失度（mLOY）、ゲノム・オミクスデータを用いて、老化バイオマーカーや健康寿命に関する研究を支援します。生活習慣・検査値・ライフログとの統合解析にも対応し、将来的な予防医療・ヘルスケア領域への研究展開を見据えた解析基盤の構築を支援します。
進め方
研究テーマ・手元データ・目標論文を確認
解析方針と必要データを整理
解析・可視化・Figure作成を実施
結果の解釈と論文化に向けた整理を支援
IRB & Clinical Research
研究を始めるための書類と設計を整える。
臨床研究では、研究アイデアがあっても、研究計画書、倫理申請書、説明文書、同意書、オプトアウト文書、CRF、データ項目表の作成で止まってしまうことがあります。iClinoは、医師研究者が研究を開始できる状態まで、研究設計と必要文書の作成を支援します。
対象者
- 後ろ向き観察研究を始めたい医師
- 前向き観察研究や多施設共同研究を計画している医局
- AI研究、ゲノム研究、医療データ研究の倫理申請を準備したい研究者
- 研究計画書や説明文書の作成に時間を割けない医師
- IRB指摘事項への対応を整理したい研究者
支援内容
- 研究計画書作成
- 倫理委員会申請書作成
- 説明文書・同意書・オプトアウト文書作成
- CRF / データ項目表 / データ管理計画の作成
- AI研究・ゲノム研究における匿名化、二次利用、データ管理方針の整理
- 多施設共同研究の研究体制・役割分担整理
- IRB修正対応の文案作成
進め方
研究目的、対象、データ、アウトカムを整理
研究デザインと解析方針を決定
倫理申請に必要な文書を作成
指摘事項への修正対応まで支援
AI Medical Development
医療現場のアイデアを、AI PoCへ。
医療AIやSaMD開発では、臨床課題の定義、データ構造化、評価指標、プロトタイプ設計が重要です。iClinoは、電子カルテ、検査値、画像、医療文書、手術動画、ライフログなどの医療データをAI-readyな形に整え、診断補助AI、リスク予測モデル、LLM医療業務支援、SaMD候補プロトタイプの開発を支援します。
対象者
- 医療AI研究のPoCを始めたい医師・研究者
- 診断補助AIや疾患リスク予測モデルを作りたい医療機関
- SaMD候補のプロトタイプを検討している企業・研究者
- 電子カルテや検査値を研究用データベース化したい医療機関
- LLMを活用した医療文書作成支援や業務効率化を検討している施設
支援内容
- 医療AI研究テーマの整理
- 電子カルテ情報の構造化
- 研究用データベース設計
- 疾患リスク予測モデル開発
- 診断補助AI PoC
- SaMD候補プロトタイプ設計
- 医療画像解析、手術動画AI解析
- LLM医療文書支援、問診・要約・紹介状支援
- 医療アプリ・研究用プロトタイプ開発
進め方
臨床課題と利用場面を定義
必要データと評価指標を整理
PoC用データセットとプロトタイプを作成
実装可能性、研究展開、SaMD化の可能性を検討
Xmatch
医療人材DX
Xmatchは、求人情報や外勤条件をAIで標準化し、医療機関・医師・大学医局の三者にとって透明性の高い医療人材マッチングを提供する事業です。常勤・非常勤・外勤の採用支援、診療科立ち上げ支援、大学医局連携プランなど、詳しくはXmatch専用ページをご覧ください。
News
最新のニュース・お知らせ
2025.11.01
有料職業紹介事業の許可を取得しました
株式会社iClinoは、医療人材マッチング事業「Xmatch」を適切に運営するため、有料職業紹介事業の許可（許可番号：13-ユ-318692）を取得しました。今後は、AIを活用した求人情報の標準化、直接応募導線の整備、非常勤・外勤支援、診療科立ち上げ支援を通じて、医療機関と医師の双方にとって透明性の高い採用支援を進めてまいります。
2025.04.01
順天堂大学との業務委託契約を締結しました
株式会社iClinoは、学校法人順天堂と業務委託契約を締結しました。本契約を通じて、医療AI、臨床データ解析、研究DX、医療現場の業務支援に関する連携を深め、研究と実装の両面から持続可能な医療の実現に取り組んでまいります。
2024.12.26
iClino設立のお知らせ
株式会社iClinoを設立しました。iClinoは、医師とITエンジニアによる医療DX・研究開発企業として、AI医療研究、SaMD・診断補助AI、医療DX、医療人材支援を通じて、医療の質と持続可能性の向上を目指します。
Team
医療現場を理解する医師・薬剤師と、実装を担うエンジニアのチーム。
iClinoは、臨床・研究の現場を知る医療専門職と、クラウド・AI・業務自動化に強いエンジニアによるチームです。医療の課題を技術だけで解くのではなく、現場で使える形に落とし込むことを重視しています。
Takuro Kobayashi
Founder / CEO MD, PhD / Board-Certified Urologist泌尿器科専門医・医学博士。大学病院での臨床経験と、老化・ゲノム・医療データ研究の経験をもとに、2024年にiClinoを創業。現在は順天堂大学および米国バージニア大学で研究を継続しながら、AI医療研究、SaMD・診断補助AI、医療DX、医療人材支援の社会実装に取り組む。
Yukiko Kobayashi
Director Pharmacist / Head of Medical Recruitment Services薬剤師として医療現場に従事した経験をもとに、iClinoの有料職業紹介事業および医療人材支援サービスの運営を担当。医療機関の採用課題と医療従事者の働き方の双方を理解し、誠実で透明性の高いマッチング体制づくりを推進する。
Yutaro Shimizu
Lead Engineerクラウド基盤、業務自動化、データ連携を専門とし、iClinoの医療DX・AI開発基盤の設計と実装を担当。Azure、AWS、GCP、SAP、UiPathなどの知見を活かし、医療現場の課題を実用的なシステムへ落とし込む。
Contact
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AI・研究開発、臨床研究、医療DX、医師採用、求人・キャリア相談など、お問い合わせ内容に応じて担当者が確認いたします。
Location
東京都大田区西蒲田3-2-2
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050-1794-1414
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許可番号
有料職業紹介事業 13-ユ-318692