EIRL Brain Metry

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

EIRL Brain Metryとは

FitGapの要件チェック（50項目）ではカテゴリ33製品中7位で、脳MRI画像の定量解析に特化した医療AI製品です。FitGapの使いやすさ評価・セキュリティ評価はカテゴリ41製品中いずれも2位で、大企業シェアはカテゴリ41製品中3位に位置しており、大規模医療機関での採用実績があります。MRIから白質病変体積・Evans index・Callosal angleといった脳の定量指標を自動計測する設計で、PACS連携とPMDA認証を前提に放射線科の読影ワークフローに組み込む用途に向いています。

強み

脳構造解析が○(対応)でカテゴリ33製品中3製品のみの希少要件

脳構造解析が○(対応)で、カテゴリ33製品中この要件に対応しているのはわずか3製品にとどまります。白質病変体積やEvans index、Callosal angleといった脳の定量指標を自動計測できるため、認知症・水頭症の鑑別支援や経時変化の追跡を医師の手作業に依存せず進められます。画像計測も○(対応)で、こちらもカテゴリ33製品中6製品のみの対応要件です。定量評価を読影レポートに組み込みたい放射線科にとって、他候補との差別化要素になります。

FitGapの使いやすさ・セキュリティ評価がカテゴリ41製品中2位

FitGapの使いやすさ評価・セキュリティ評価がカテゴリ41製品中いずれも2位です。読影医が日常的に触れる医療AIでは操作の習熟コストが採用可否に直結するため、操作性の高さは読影業務への組み込みやすさの判断材料になります。加えてセキュリティ評価の高さは、患者画像データを扱う医療機関の情報統制要件に適合しやすく、院内のセキュリティポリシー審査を通しやすい点でも選定時の材料になります。

医療データ標準形式が○(対応)でPACS連携の前提を満たす

医療データ標準形式が○(対応)で、カテゴリ33製品中5製品のみが対応する要件をカバーしています。DICOM等の標準形式に沿うことで既存のPACSと接続しやすく、撮影から解析結果の参照までを既存の読影ワークフロー内で完結できます。画像を別システムに書き出して解析するような運用を避けたい医療機関にとって、既存環境との親和性は導入負荷を抑える判断材料になります。

注意点

患者モニタリング・文書記録・業務支援は×(非推奨)で用途が脳画像解析に限定

診断・治療支援は○(推奨)ですが、患者モニタリング・予測、文書・記録支援、教育・症例支援、業務・経営支援はいずれも×(非推奨)で、用途は放射線科の画像解析領域に絞られます。読影レポート自動作成や症例データベース構築、院内業務の効率化まで一体でカバーする医療AIを求める医療機関では、この製品単体で要件を満たせません。複数の医療AIを組み合わせて院内のAI活用を広げていく前提で検討する必要があります。

対応領域がMRI脳画像に集中し他モダリティ・他部位をカバーしない

FitGapの要件チェック（50項目）ではカテゴリ33製品中7位（11件対応）で、対応件数は上位圏ですが内容は脳MRIの定量解析に集中しています。胸部CT・マンモグラフィ・内視鏡など他のモダリティや部位を同一製品で扱いたい施設では、本製品の守備範囲を超えるため別の医療AIとの併用が前提になります。放射線科全体のAI化を1製品で進めたい医療機関は、より対応モダリティの広い製品を候補に入れたうえで比較検討してください。

中小企業シェアはカテゴリ41製品中7位で小規模施設での採用実績は相対的に薄い

大企業シェアはカテゴリ41製品中3位と上位ですが、中小企業シェアは7位にとどまります。放射線科医が少人数でMRI撮影件数も限定的なクリニック規模では、定量解析専用AIの稼働頻度が投資回収に見合わない可能性があります。小規模施設で導入を検討する場合は、想定される撮影件数と運用頻度を事前に試算したうえで、同規模帯での採用実績が厚い製品と料金面も含めて比較することを推奨します。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査