PCクラスタワークショップ in 大阪2023「ビッグデータとHPC」

ヘルスケアデータ解析への説明可能AIの応用
2023/06/21
株式会社日立製作所 インダストリアルデジタルビジネスユニット
エンタープライズソリューション事業部 医薬システム本部

根本 翔太© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

Contents
1. ヘルスケアデータ解析で求められるAI
2. 日立独自説明可能AIのご紹介
3. ヘルスケアデータへの日立独自説明可能AIの適用事例
4. 今後の展望
5. まとめ© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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Hitachi Digital Solution for Pharma (HDSP)

上流の経営戦略/開発戦略から下流の販売/マーケティングまで、創薬バリューチェーンにおける業務プロセスの効率化や精度向上をめざしたサービスを提供します© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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1-1. データ解析のパラダイム
演算処理の高速化は、AI技術の進展を支えてきた
近年、AIのトレーニングモデルに費やされるコンピューターの演算処理能力は急激に増加➢ AlphaGoZero：1日当たり1秒間に1.0E+4
petaflops

AI技術の進展と演算処理能力の高速化は密接に関与している

Ref: ARK Investment Management LLC, “AI and Compute.” OpenAI, https://arkinv.st/2ZOH2Rr.

※ AlphaGo Zeroは、DeepMind Technologies, Ltd. の日本における登録商標です© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

31-2. ヘルスケアデータ解析とAI
ヘルスケアのあらゆる分野でAIの活用は進んでいる

Ref: AIとICTで未来の医療・ヘルスケアはどう変わるのか | インタビュー・コラム | LINK-J © Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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1-2. ヘルスケアデータ解析とAI
ヘルスケアのあらゆる分野でAIの活用は進んでいる

Ref: AIとICTで未来の医療・ヘルスケアはどう変わるのか | インタビュー・コラム | LINK-J © Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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1-2. ヘルスケアデータ解析とAI
AIの解析結果をもとに医師が意思決定をする際には”根拠”の説明が必要
従来AI

年齢：56
性別：男
eGFR：47
拡張期血圧：89：

この患者は病気を発症します

なぜ発症するのか理解できない治療計画を立てるためにAIが使えない

この患者は病気を発症します。なぜなら
eGFRが低いからです。

なぜ発症するのか理解できる

治療計画を立てるためにAIが使える

説明可能AI

年齢：56
性別：男eGFR：47
拡張期血圧：89：© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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1-3. ヘルスケアデータ解析で求められる“説明性”とはさまざまな説明方法が開発されているが、どの説明方法がヘルスケア領域と親和性が高い？
Surrogate Model

Global Model-Agnostic Methods

近似モデルを用いて説明を試みる (SHAP, LIME等)

特徴量と予測値の関係性を提示Bloch, L., et al. Alz Res Therapy 13, 155 (2021).

Kłosok, Marta & Chlebus, Marcin. 10.13140/RG.2.2.25170.79041. (2020).

Saliency Map

Counterfactual Explanations

どの領域が予測に影響を与えているのかを提示“特徴量の値が今と違ったらどうなるか”を仮想的なサンプルで例示

ネコ

肺炎

正常

イヌ
Zhang, Qinglong, et al. arXiv preprint arXiv:2103.13859 (2021).

Mertes, Silvan et al. (2022). Frontiers in Artificial Intelligence. 5. 10.3389/frai.2022.825565.
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71-3. ヘルスケアデータ解析で求められる“説明性”とはヘルスケアデータ解析では”ロジスティック回帰”の説明方法がデファクト
ロジスティック回帰◼ 目的変数（応答変数）が0と1からなる2値のデータについて、説明変数を使った式で表す方法◼ 一般化線形モデルの一種であり、空間上を直線で層別（線形識別）◼ 説明変数に対する重み（回帰係数）を見ることで、因子の重要度を議論可能

𝑦 = 𝜎 𝑤1 × 𝐻𝑏𝐴1𝑐 + 𝑤2 × 𝐹𝑃𝐺(𝑦：予測値, 𝑤：回帰係数)

ロジスティック回帰の出力

糖尿病患者
健常者
空腹時
血糖

説明変数

回帰係数

p-value

HbA1c

3.560.001

FPG

2.960.007(FPG)

因子の重要度を議論するための統計量• 回帰係数：回帰係数が大きければ、それに対応する因子が重要• P-value：回帰係数の有意差検定
統計量があれば、有効性を定量的に議論できる
HbA1c© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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1-3. ヘルスケアデータ解析で求められる“説明性”とは現実にはロジスティック回帰では十分に解けない（＝非線形な）問題が多い
Case 1: 有害事象

Case 2: 腎機能の推定

右上の領域のみに有害事象例がエンリッチ(有害事象の発生には非線形性がある)

Ref: 自分で知る腎臓健康度チェック | 自分で腎臓病を治す、クレアチ
ニンを下げるための支援を行う内臓トレーニング協会 (naizou.jp)

Ref: Classification and Regression Tree Approach for
Prediction of Potential Hazards of Urban Airborne Bacteria
during Asian Dust Events | Scientific Reports (nature.com)

eGFR (mL/min/1.73 m2)= 175 × (Scr)-1.154 × (Age)-0.203
× (0.742 if female)× (1.212 if African American)

生体メカニズムは複雑なので、 𝑦 = 𝑤1 𝑥1 のように線形な関係で説明できる事象は多くない→ ”ロジスティック回帰”を応用して非線形な関係を説明することはできないか？
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91-4. 日立が開発したヘルスケアデータ解析向け説明可能AI
ロジスティック回帰よりも高い予測性能をもち、かつヘルスケアデータ解析でデファクトとして使われる”ロジスティック回帰”と同じような解釈が可能なAIを開発
ロジスティック回帰を用いて複数の直線を引く(非線形な事象を”直線”で説明する)

ロジスティック回帰で解ける ”因子” を生成(eGFRのような”新たな因子”を作り出す)𝒚 = 𝒘𝟏 𝒙𝟏 + 𝒘𝟐 𝒙𝟐

𝒚 = 𝒘𝒏𝟏 𝒙𝒏𝟏 + 𝒘𝒏𝟐 𝒙𝒏𝟐𝒉𝒆𝒊𝒈𝒉𝒕(𝒘𝒆𝒊𝒈𝒉𝒕)𝟐
発症

健常© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

102-1. Point-wise linear model：B3
ロジスティック回帰よりも高い予測性能をもち、かつヘルスケアデータ解析でデファクトとして使われる”ロジスティック回帰”と同じような解釈が可能なAIを開発
ロジスティック回帰を用いて複数の直線を引く(非線形な事象を”直線”で説明する)

ロジスティック回帰で解ける ”因子” を生成(eGFRのような”新たな因子”を作り出す)𝒚 = 𝒘𝟏 𝒙𝟏 + 𝒘𝟐 𝒙𝟐

𝒚 = 𝒘𝒏𝟏 𝒙𝒏𝟏 + 𝒘𝒏𝟐 𝒙𝒏𝟐𝒉𝒆𝒊𝒈𝒉𝒕(𝒘𝒆𝒊𝒈𝒉𝒕)𝟐
発症

健常© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

112-1. Point-wise linear model：B3
一般的なdeep learning◼ 線形分離可能な因子を作り出して（因子を再配置して）、予測モデルを生成◼ 新たに生成された因子（𝜑1 , 𝜑2 ）と入力因子（𝑥1 , 𝑥2 ）の関係は不明なため、入力因子に対してロジスティック回帰のような解釈を加えることは不可能

𝑦 = 𝜎 𝑤1 𝜑1 + 𝑤2 𝜑2?

疾患発症
健常

𝑥2𝜑2𝑥1𝜑1© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

122-1. Point-wise linear model：B3
日立独自の説明可能AI：B3（Point-wise linear model）◼ transfer vector (reallocation vector) 𝜼 を保持しており、元の空間に還元することが可能➢ 新たに生成された因子（𝜌1 , 𝜌2 ）と入力因子（𝑥1 , 𝑥2 ）の関係を理解可能

𝑦 = 𝜎 𝑤1 𝜌1 + 𝑤2 𝜌2 = 𝜎 𝑤 ⊙ 𝜂 𝑥𝑛= 𝜎 𝑤𝑛 𝜼𝑛 ⊙ 𝒙𝑛

𝜼

疾患発症
健常𝑥2

𝜌2𝑥1

𝜌1
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132-1. Point-wise linear model：B3◼ B3モデルは線形モデルと同様に”回帰係数”を見ることによって、ロジスティック回帰と同様に出力の根拠を理解することが可能◼ B3モデルと線形モデルの違い
サンプル 𝑛 のもつ因子𝑥1,𝑛 , 𝑥2,𝑛 , ⋯ 𝑥𝐷,𝑛 に対して、その出力𝑦𝑛 はロジスティック回帰モデル：𝑦𝑛 = 𝜎(𝑤1 𝑥1, 𝑛 + 𝑤2 𝑥2, 𝑛 + ⋯ + 𝑤𝐷 𝑥𝐷,𝑛 )𝑦𝑛 = 𝜎(𝑤1,𝑛 𝑥1, 𝑛 + 𝑤2,𝑛 𝑥2, 𝑛 + ⋯ + 𝑤𝐷,𝑛 𝑥𝐷,𝑛 )B3モデル：𝑥2
×××× × ×

各サンプルに特有の重み 𝑤1,𝑛 , 𝑤2,𝑛 , ⋯ 𝑤𝐷,𝑛 を計算→ ロジスティック回帰と同様に回帰係数で議論できる〇 ● 𝑤1,𝑡 𝑥1,𝑡 + 𝑤2,𝑡 𝑥2,𝑡 = 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡● 𝑤1,𝑡+1 𝑥1,𝑡+1 + 𝑤2,𝑡+1 𝑥2,𝑡+1 = 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡
〇

〇 〇
〇𝑥1

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2-2. 因子生成AI：ADA
ロジスティック回帰よりも高い予測性能をもち、かつヘルスケアデータ解析でデファクトとして使われる”ロジスティック回帰”と同じような解釈が可能なAIを開発
ロジスティック回帰を用いて複数の直線を引く(非線形な事象を”直線”で説明する)

ロジスティック回帰で解ける ”因子” を生成(eGFRのような”新たな因子”を作り出す)𝒚 = 𝒘𝟏 𝒙𝟏 + 𝒘𝟐 𝒙𝟐

𝒚 = 𝒘𝒏𝟏 𝒙𝒏𝟏 + 𝒘𝒏𝟐 𝒙𝒏𝟐𝒉𝒆𝒊𝒈𝒉𝒕(𝒘𝒆𝒊𝒈𝒉𝒕)𝟐
発症

健常© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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2-2. 因子生成AI：ADA
強化学習の導入により、効率的に因子を生成できないか？
◼ AlphaGo：AIが自ら学習し、人間が碁を打つのとまったく同じように振る舞う➢ 同様の仕組みで有用な因子を生成できないか？

Silver, David, et al. "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search." Nature 529.7587 (2016): 484.
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2-2. 因子生成AI：ADA
ADA: 画像(散布図)をみながら、次の一手(座標軸の数式)を考案する© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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2-2. 因子生成AI：ADA◼ 強化学習を導入することで、人間と同じようにバイオマーカー候補となる数式を探索する。
◼ AIは、奏効・非奏効の識別性の高さ(予測精度)を最大化するように学習を行う。

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3-1. ヘルスケアデータへの日立独自AI適用事例①
課題：免疫チェックポイント阻害剤の高性能な治療効果予測

免疫チェックポイント阻害剤◼ 免疫ががん細胞を攻撃する力を保つ薬➢ 薬剤非投与時：T細胞にブレーキがかかり、がん細胞は排除されなくなる➢ 薬剤投与時：T細胞やがん細胞のアンテナに作用して、免疫にブレーキがかかるのを防ぐ◼ 複数の製薬会社が開発に参入

免疫療法 もっと詳しく：[国立がん研究センター がん情報サービス 一般の方へ] (ganjoho.jp)© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

193-1. ヘルスケアデータへの日立独自AI適用事例①
単一因子では高精度に免疫チェックポイント阻害剤の治療効果を予測できないため、因子の組み合わせを考慮したバイオマーカー探索により高精度化を試みた
単一因子：免疫促進細胞のみ免疫促進細胞におけるPD-1陽性割合(イメージ図)＊＊

免疫促進細胞におけるPD-1陽性割合

課題：
統計的有意差はあるが、奏効・不応の判別が不十分

治療
奏効

治療
不応

複数因子の組み合わせ：免疫促進細胞、免疫抑制細胞、・・・複数因子

極力、少ない因子の組み合わせ●：治療奏効●：治療不応参考：Kumagai, S. et al. The PD-1 expression balance between effector and regulatory T cells predicts the clinical efficacy of PD-1
blockade therapies. Nature Immunology 21, 1346–1358 (2020).
© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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3-1. ヘルスケアデータへの日立独自AI適用事例①
日立のAIを活用して、免疫チェックポイント阻害剤の治療効果を予測するバイオマーカーを同定

免疫抑制細胞におけるPD-1陽性割合（％）
50100

B3が求めた患者ごとのロジスティック回帰モデル集約し、治療効果あり群を識別する層別境界（ ）を定義●：治療奏効●：治療不応0※ 図はイメージとなります

040

100

免疫促進細胞におけるPD-1陽性割合（％）

参考：Kumagai, S. et al. The PD-1 expression balance between effector and regulatory T cells predicts the clinical efficacy of PD-1
blockade therapies. Nature Immunology 21, 1346–1358 (2020).
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3-1. ヘルスケアデータへの日立独自AI適用事例①
日立のAIを活用して、免疫チェックポイント阻害剤の治療効果を予測するバイオマーカーを同定

100

B3が求めた患者ごとのロジスティック回帰モデル集約し、治療効果あり群を識別する層別境界（ ）を定義

免疫抑制細胞におけるPD-1陽性割合（％）
50以下の2つの条件を満たすグループをと定義
1. 免疫促進細胞にPD-1が40%以上発現
2. 免疫抑制細胞より免疫促進細胞優位にPD-1が発現●：治療奏効●：治療不応※ 図はイメージとなります

0AIの探索結果は、生物学的メカニズムとも合致するか？
040

100

免疫促進細胞におけるPD-1陽性割合（％）

参考：Kumagai, S. et al. The PD-1 expression balance between effector and regulatory T cells predicts the clinical efficacy of PD-1
blockade therapies. Nature Immunology 21, 1346–1358 (2020).
© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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3-1. ヘルスケアデータへの日立独自AI適用事例①日立のAIを活用して、免疫チェックポイント阻害剤の治療効果を予測するバイオマーカーを同定

100

B3が求めた患者ごとのロジスティック回帰モデル集約し、治療効果あり群を識別する層別境界（ ）を定義

動物実験モデルに整合（結果の妥当性を強化）
免疫促進細胞と免疫抑制細胞のバランスが治療効果と関連[PD-1陽性CD8陽性T細胞数＞PD-1陽性制御性T細胞数]

免疫抑制細胞におけるPD-1陽性割合（％）
50

治療薬
免疫抑制細胞

免疫促進細胞●：治療奏効●：治療不応※ 図はイメージとなります0

がん攻撃細胞040

免疫促進細胞におけるPD-1陽性割合（％）

100

がん細胞

参考：Kumagai, S. et al. The PD-1 expression balance between effector and regulatory T cells predicts the clinical efficacy of PD-1
blockade therapies. Nature Immunology 21, 1346–1358 (2020).
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3-2. ヘルスケアデータへの日立独自AI適用事例②
課題：糖尿病性腎症の高性能な予後予測

糖尿病性腎症◼ 糖尿病の合併症であり、腎臓中の糸球体のフィルターに穴が開いてしまい、体に戻す必要のあるタンパク質が尿に漏れることで、徐々に腎機能が低下する病気◼ 急速に腎機能が低下する患者（Rapid Decliner）が一定数おり、Rapid Declinerへは早期の介入が必要不可欠➢ どのような患者がRapid Declinerとなるのかは不明確【特定疾病】糖尿病性神経障害、糖尿病性腎症及び糖尿病性網膜症（糖尿病の合併症） - LIFULL 介護(ライフル介護) (homes.co.jp)

Trajectories of kidney function in diabetes: a clinicopathological
update | Nature Reviews Nephrology © Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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3-2. ヘルスケアデータへの日立独自AI適用事例②◼ 糖尿病性腎症における予後(30カ月後)を識別可能なマーカーを、メタボロームと臨床情報から探索◼ AIが特定代謝物の組み合わせが予後予測に重要であることを示唆
rapid decliners
othersHirakawa, Y., Yoshioka, K., Kojima, K. et al. Potential progression biomarkers of diabetic kidney disease determined using comprehensive machinelearning analysis of non-targeted metabolomics. Sci Rep 12, 16287 (2022).
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4-1. 今後の展望
受託解析としてご提供してきたサービスに加え、お客さま自身で「B3」を使い解析が行えるクラウド利用型の解析基盤提供サービスをリリース
今までご提供してきた・・・

今回リリースした・・・

受託型 の解析支援サービス

クラウド利用型 の解析基盤提供サービス⚫ 解析要件の整理からご支援⚫ 日立のデータサイエンティストが、ご要望に合わせ解析や結果可視化等を柔軟に対応⚫ お客さまが求める支援レベルに応じた、サービスのカスタマイズが可能（個別見積）⚫ お客さま自身で、B3を搭載した解析環境を操作⚫ お客さま自身で、解析実行～結果確認を繰り返し、試行錯誤しながら考察・検証が行える⚫ 使いたい時に使いたい期間だけ使える（月額利用料）

お客さま
解析結果
取得

B3
データ
アップロードB3

解析基盤

B3© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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4-1. 今後の展望
Webブラウザ経由で操作できるGUIと、外部から呼び出し可能なAPIを基本サービスとし、日立のデータサイエンティストによる解析コンサルティングサービスもオプションでご提供
ブラウザ上の操作で全て完結！
(アップロード、解析実行、結果確認等)

お客さまがお持ちの既存の業務アプリから呼び出し可能！

日立

お客さま

…

お客さまB向け環境

お客さま側環境

お客さまA向け環境

B3
ツール

ユーザー
データ

機械学習
ツール

解析コンサルティング（オプションサービス）

Webサービス
I/F

日立 解析コンサルティングチーム

GUIツール型（基本サービス）

解析機能
ユーザーデータサービスフィー(サブスク)

解析機能
サービスフィー(サブスク)

アダプタ

AIモデル

GUI
アプリ
ケーション

コンサルフィー(一時金)

解析周りの支援も可能！(要件定義、データクレンジング、論文化支援等)

業務
アプリ
・Pipeline Pilot
・SageMaker 等

APIコール型（基本サービス）
ユーザー
データ

解析コンサル（要件定義支援、解析計画支援等）
都度お見積もり© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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5. まとめ

1

ヘルスケアデータ解析に使える“AI”とは？
◼ 医師による意思決定には”説明可能性”が求められる◼ ヘルスケアデータ解析では”ロジスティック回帰”の説明方法がデファクト

2

日立独自説明可能AI◼ ロジスティック回帰よりも高い予測性能をもち、かつヘルスケアデータ解析でデファクトとして使われる”ロジスティック回帰”と同じような解釈が可能なAIを開発
1. B3：患者ごとにカスタムメイドされたロジスティック回帰モデルを有するAI
2. ADA：ロジスティック回帰でも性能が高くなる因子を生成するAI◼ これらのAIを治療効果予測マーカーや予後予測マーカーの探索研究に適用

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今後の展望
◼ 日立独自説明可能AIをお客さま自身で使っていただけるクラウド利用型のサービスを展開© Hitachi, Ltd. 2023. All rights reserved.

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