株式会社Ristは、データ分析プラットフォーム「Kaggle」で開催されたコンペティション「PhysioNet - Digitization of ECG Images」において、同社所属の唐浩哲氏が個人で金メダルを獲得したと発表した。唐氏は参加者8,684名、1,428チーム中3位という好成績を収め、Kaggle Masterへの昇格を果たした。

本コンペティションは、PhysioNetの主催により2025年10月21日から2026年1月22日にかけて開催された。課題内容は、心電図（ECG）画像から各リードの波形を高精度にデジタル信号として復元するというもので、画像の傾き・歪み・ノイズなどの影響を抑えながら波形位置を推定し、時系列データへ変換した復元精度が競われた。

唐氏は、ECG画像から波形の画素位置を抽出するために分割モデルを学習させ、予測対象の波形線が非常に細いことに加え、汚れや撮影ブレの影響も受けやすい条件下でも安定して抽出できるようモデルの学習を工夫した。分割モデルの出力から波形位置を補正し、欠損部は補間して時系列信号として復元する手法を採用したという。画像のばらつきが大きく、分割と信号復元の両方を安定させる点に苦労したとコメントしている。

今後の業務への活用について、唐氏はノイズを含む画像から必要な情報を安定して取り出すという点で、本コンペティションで得た知見はOCRやドキュメント理解の業務にも活かせると述べた。特に、画像を幾何補正して歪みを整えたうえで読み取るアプローチは、撮影書類の読み取り精度向上に有効だと実感したとしている。

Kaggleは登録者数2,900万人を超えるデータ分析プラットフォームで、参加者は成績に応じてKaggle Grandmaster、Kaggle Master、Expertの順にランク分けされる。最上位のKaggle Grandmasterは世界でも388人という狭き門であり、優秀なAIエンジニア・データサイエンティストを表す称号として知られている。

本コンペティションの結果は、Kaggle公式サイト（https://www.kaggle.com/competitions/physionet-ecg-image-digitization/leaderboard）で確認できる。

出典: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000123.000023649.html