[2F5-OS-19a] OS-19

3:45 PM - 4:00 PM JST(6:45 AM - 7:00 AM UTC)

[2F5-OS-19a-02] Design of a Search-Based Multimodal Architecture for Pharmaceutical Tablet Identification

〇Taisei Takeda¹, Tomoyuki Higuchi¹ (1. Chuo University)

Keywords:

Tablet Identification,Multimodal Learning,Similarity Search,Unstructured Data,Representation Learning

医薬品錠剤の鑑別は, 調剤過程における医療安全の確保に直結する重要な課題である.錠剤は外観画像, 名称, 刻印, 色表現など多様な情報を有する一方で , これらは画像や自然言語といった非構造データとしてさらに分散して管理されることが多い.従来の錠剤鑑別研究では, 固定クラス識別を前提とした画像分類モデルや, 画像間の距離学習に基づく識別手法が検討されてきた.しかし, 新薬や後発医薬品の継続的な追加が想定される実運用環境においては, クラス拡張時の再学習コストや, 単一モダリティに依存した識別の柔軟性に課題が残る.
そこで本研究では , 錠剤の画像および属性テキストといった複数の非構造データを統合的に表現学習し , 共通の特徴空間上で類似検索を行う検索型マルチモーダルアーキテクチャを提案する.錠剤 ID を単位として画像およびテキスト情報を埋め込み表現へ変換し, 近傍探索により候補錠剤を提示することで, 固定クラスに依存しない柔軟な鑑別を可能とする.本手法は, 非構造データの統合と検索に基づく錠剤鑑別の汎用的枠組みを示し, 医薬品データベースの動的な更新を伴う実環境への適用に資する知見を提供する.