米国を拠点とする大手医療機器企業は、次世代の新生児用保育器を市場に投入する計画を立てていました。

クエスト・グローバルは、課題であった市場投入までの時間短縮と、中核となるR&Dチームのサポートに着手。

クエスト・グローバルは、センサー適格性評価（新製品開発の初期段階では、抽象的な要素が多い）及びユーザーインターフェイスのモジュール化について主開発を行いました。

これによってクライアントR&Dチームの負担を軽減し、医療分野/臨床分野関連の技術開発に集中させることで、製品の市場投入期間を短縮しました。

クエスト・グローバルのコンピュータ支援診断（CAD）は、デジタルヘルスケアにおいて重要な役割を担い、放射線科医の助手および第2の読影医として機能します。

診断ワークフローを自動化して生産性を向上させることにより、迅速な診断を可能にし、診断コストも削減します。

結節の早期発見により、生存率の向上に大きく貢献します。

クエスト・グローバルが開発したこのディープラーニングPOCは、従来の画像処理手法よりも優れた精度で肺結節を発見します。

ある北米企業は、ICU患者のバイタルパラメータの遠隔モニタリングの実現を目指していました。

コロナ禍におけるICUケアでは必要性が高い技術と言えるでしょう。

多様なモニタリングシステムからの複数の臨床パラメータと入力をリアルタイムで統合することは、技術的に困難です。

クエスト・グローバルの経験と医療機器ソフトウェアのケイパビリティは、この新製品開発プログラムの推進に貢献しました。

適切な画像を得るために複数回のX線撮影が必要になることは、X線撮影における問題のひとつです。

1回の撮影で適切な画像を得ること（First Time Right）は困難でした。

クエスト・グローバルは、10年以上にわたって培った画像診断システムの専門知識を活かし、X線再撮影の原因（画像がぼやけている、患者の位置が悪い）を分析し、設計を改善することで問題を解決しました。その結果、患者の安全性が大きく向上しました。

この場合のFirst Time Rightとは、患者と技師の双方にとってX線被曝が少ないことを意味します。

北米を拠点とする大手医療技術企業にとって、臨床意思決定の自動化は大きな課題でした。

ECG（心電図）のような臨床パラメータは解釈が複雑であり、緊急も要します。

クエスト・グローバルは、R&Dチームの一員として、不整脈検出アルゴリズムが組み込まれたECGシステムを開発しました。

このプログラムは実質的に早期の心停止予測に貢献し、多くの命を救いました。

このプログラムでは、コンピューティング分野における Quest Global のエンジニアリング能力の真の実力が問われました。

クエスト・グローバルのエンジニアは、MRI再構築アルゴリズムの性能を2分から2秒に最適化しました。

これにより、MRIガントリという厳しい環境下に患者が滞在する時間が大幅に短縮されました。