第 483 号

2019 年（平成 31 年）4 月 5 日発行

1977 年（昭和 52 年）4 月 1 日創刊

ISSN 0913-3380（2）

糖尿病網膜症へのAIの挑戦
職種、診療科、さらに施設の垣根を越えた柔軟で迅速な連携を
渥美●近年、頻繁に人工知能（artificial intelligence：AI ）に関するニュースを目にするようになりました。本日は精力的に A I 研究を行っているツカザキ病院眼科の田淵仁志先生をお招きして、医療における A I について、また眼科領域における A I の活用、A I の今後の展望についてゲストお話を伺いたいと思います。ツカザキ病院眼科は A I 研究

田淵 仁志 先生
（ツカザキ病院眼科）開発に注力する人工知能チームを擁し、田淵先生は中心的役割を果たしておられます。

ホスト

渥美 義仁先生（永寿総合病院 糖尿病臨床研究センター /DITN 編集長）の取るべき行動を学んでいくものです。

ることです。医療を集約することは効率ンチが自動になるような感じでしょうか。

渥美● 2018 年 12 月には、Google が開発の面から重要ですが、そのためには現場

田淵●そうです。開発が進んでいます。

した AI ソフトウエアのアルファゼロはでどんどんデータに基づいた判断をしわれわれのところでは、手術の際に必要

渥美●まず AIについて簡単に教えてもすでに囲碁の世界チャンピオンでしたていくことが求められるからです。

ならアラートを出すシステムを開発中でらえますか。

が、さらにチェス、将棋においても世界

田淵● AIというと、一般の方はロボッ最強になったと発表して話題になりまトが人間の言葉を理解し、自分の意志をしたね。

持って、やがて人間に対抗する存在にな

AI は自ら学ぶすが、これは自動運転技術の応用です。

AI による画像診断

どの診療科でも研修医の手術は指導医

田淵●将棋は持ち駒があるので、チェス

渥美● AI の医療への応用例について教りますが、研修医に手術をさせないと次るような想像をされることもあるかと思よりも複雑なゲームですが、アルファゼえてください。

世代が育たないわけです。そこで、AIにいます。そんな映画もありましたね。実ロは学習を開始してわずか 12 時間程度

田淵● AIのディープラーニングは画像よって手術を管理できないかと考えま

際、AIに明確な定義はなく、「AIは自らで習熟したとのことです。

認識の分野で大きく発展を遂げ、AIは学した。手術の工程と進行について AIに習したデータから自分で特徴を学び、識学習させ、手術の際におかしな動きを検別ができるようになります。例えば、学知して、トラブルの前にアラートを出す習によって、人混みの中から1人の人をシステムです。

学ぶ」という言葉でよく表現されますが、そこに自意識はなくて、あくまで自動的に学ぶ仕組みが入っているのです。

データの蓄積・分析から医療を効率化

渥 美 ●では AIはどのように学ぶので渥美●先生の眼科では開設時よりAI の見つけることができるようになります。

しょうか。

活用も想定して、ICT（ information and

その画像認識機能の医療における活田淵●手法の一つの機械学習では、例えcommunication technology：情報通信用が検討されてきています。AIを皮膚ば、多くの事例とそれが技術）応用に努めておられるそうですが。

科領域に応用した研究が 2017 年 1月にかかの情1）の手術に比較して何倍ものリスクがあ

FDAはAI による糖尿病網膜症検出機器を承認
渥美●糖尿病網膜症の問題については報を与え、自ら事例を読み込むことで、

田淵●当院眼科は 2004 年の開設当初よ報告されました 。この研究では、カルか かを判断できるようになります。

りデータベースの構築を基本としていまチノーマ、メラノーマ、良性腫瘍などの田淵●国際的な前向き研究 35 本のデー

そこにはルールは存在せず、事例からす。電子カルテとは違う、例えば、年齢、判定のために、12 万 9450 件の皮膚病変タを解析した報告では、糖尿病患者の学んでいくわけです。当然、どのような性別など言語で特徴抽出したデータをスの画像を用い、AIにディープラーニン

34.6％に糖尿病網膜症が合併しているとデータを用い、どのような方法で学習さトレージすることを、まだ眼科開設前かグさせました。そして、生検によって確いう結果でした 3）。日本の久山町での調せるかは人間が設計する必要がありまら準備して、そして実行してきました。

定診断の出ている画像データを用いて、査では 15.0％です 4）。日本で視覚障害者す。その機械学習の中に最近注目され

現在、眼科医師 20 人、視能訓練士 43

AIによる識別結果と21 人の皮膚科医に認定となる原因疾患の第 2 位は糖尿病網ているディープラーニングという手法が人をはじめとしたコメディカルのほかよる結果を検討したところ、ほぼ一致す膜症ですので、患者のQOLにとって重あります。これは簡単にいうと人間の脳に、AI エンジニアら7 人のチームで診療るというものでした。

大な問題です。しかし、通院中の糖尿病のニューロンをまねて作られています。

し、年間1万件を超える手術を行い、デー糖 尿 病 の 分 野 で は 2016 年 12 月 に、患者で定期的に眼科を受診しているのニューロンからニューロンへ伝達してタの蓄積、解析をしています。特に手術Google 社が糖尿病網膜症を 97.5％の感は 45％という報告 5）もありますように、いくように、層を重ねて深くなっていくは行うだけではなくて、それをデータ化度で検出できるAIアルゴリズムを開発

まだまだ眼科受診率が低いのが実情だ

仕組みをディープニューラルネットワーして分析することが重要だと考えていしたと報告しました 2）。12 万8175 件の検と感じています。

クといい、それを利用して学習することます。合併症の発生割合などさまざまな証用画像を使い、アルゴリズムを用いて渥美●糖尿病網膜症診断におけるAI のをディープラーニングといいます（図1）。

情報を管理し、そのデータから、その手AIに学習させました。そして1 万 2000

活用はさまざまな研究が行われています

また、機械学習には、強化学習という術はどのように改善すべきだったのか、件の検証用画像をAI が解析したとこが、実用化についてはいかがでしょうか。

ものがあり、これは自動運転や囲碁、将さらに手術室も含めて、各部門がどのよろ、この研究に参加した米国とインドの

田淵●米国食品医薬品局（FDA）は 2018

棋などのボードゲームに使用される学習

うに稼働しているかもリアルタイムで管理

眼科医 54 人とほぼ同じ正確さで診断で年 4 月に糖尿病網膜症を検出するAIを法で、機械が試行錯誤することで、最善しています。それらのデータから医療レきたのです。

用いた初めての医療機器を承認したとベルの向上と医療の渥美●なるほど、もともと画像を分析す発表がありました。IDx-DRというもの効率化を常に図ってる研究が進んでいたところで、医療分野で、無散瞳眼底カメラ（TRC-NW400 ®

います。

における画像診断への応用がなされつトプコン）で撮影し、そのデータをAIを渥 美 ● チーム運営つあるのですね。そのほかにはどのよう用いたアルゴリズムで解析する機器で上のポイントは何でなことがありますか。

す。実際には「糖尿病網膜症を検出：専すか。

田淵●画像診断のほかに人間の手の動き門医の受診を勧める」もしくは「糖尿病

田 淵 ● ICTを 活 用を実現するマニピュレーターとか、生産網膜症は未検出：12 カ月以内の再検査することとそれによ工程の自動化のファクトリーオートメーを勧める」の結果が得られます。IDx-DRる情報共有、そしてションの世界があります。

は軽度以上の糖尿病網膜症を 87.4 ％、組織をフラットにす

渥美●例えば、手術支援ロボットダ・ヴィ

軽 度 以上の糖 尿 病網膜 症でない人を

図1

人工知能、機械学習、ディープラーニングの関係性
人工知能
機械学習
ディープラーニング

いかがお考えですか。

（3）第 483 号

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89.5％の精度で識別できるという試験結を考えていく必要がありますね。

果が出ています 6）。また、プライマリケ

田淵●その通りなのです。糖尿病網膜症

ア医でも使いこなせるだろうとされていの診断ならば、米国では FDA がすでにます。

承認していますし、技術面での実用化はまた、2018年7月に開催されたAPTOS視野に入ってきているかと思います。し（ Asia Pacific Tele-Ophthalmology

かし、その技術をどのように使っていくSociety）という学会では、中国で使用さのかが課題になります。眼科医は糖尿病れている糖尿病網膜症 AI 診断システム

網膜症だけではなく、当然、ほかの疾患についての報告がありました。このシスについても診断をするわけです。糖尿病

1977 年（昭和 52 年）4 月 1 日創刊

ISSN 0913-3380

テムは 60 万枚の画像で学習し、400 以上網膜症だけの診断となると、糖尿病であのメーカーは世界的に高い評価を得ていくなってしまったり、コミュニケーショの協力医療機関から毎月計 6 万枚以上のることが前提になりますので、例えば、ます。私はせっかく日本製の優れた製品ン不足を招いたりして、開発に支障が出画像が追加されているという、膨大な一般の健康診断に AIによる糖尿病網膜があるのですから、そこに搭載するソフることが考えられます。われわれは全てデータに支えられているものです。

症の診断が、採用されることにはならな

トウエアもぜひ日本で開発したいと思っのメンバーをそろえ、全ての業務を内製

渥美●世界では AIを利用した網膜症のいと思います。また、糖尿病患者のみにています。そして、AI による医 療 の 改化することで、着想から実装、検証まで診断の実用化がなされつつあるのです

使用した場合でも、100％の診断はでき善、効率化を実現したいです。のスパンを短時間で行っています。

ね。日本ではどうなのでしょうか。

ません。われわれ眼科医も同じかもしれ

田淵●自治医科大ではディープラーニンないのですが、われわれはそもそも1 枚グおよび超高感度測定法を用いた、滲出

今後日本が AI の医療分野で発展していくためには、職種や診療科、さらに施の眼底写真のみでは診断しません。そうスピード感のある
AI アルゴリズムの開発を型加齢黄斑変性や糖尿病網膜症を中心なると、1 つのデバイスのみで診断を確

渥美●世界中でAIの医療への活用に向行っていく必要があると考えています。とする眼内新生血管の診断、治療法の検定することは困難だと考えられます。

けた開発がどんどん進んでいるのですね。

渥美●最後に眼科医として糖尿病医療関討を行っています。この研究では従来中

渥美●米国は広いですから、日本とはま田淵● 2012 年に Google がディープラー

係者へのメッセージをお願いします。

心 1 方向の眼底写真に対し、4 方向に基た状況が違いますね。

ニングを用いて、AIによる猫の画像認

田淵●当院での深刻な症例の多くは、糖田淵●実はフライングドクターが活躍し識に成功したことがこの分野のスター

尿病網膜症か緑内障です。糖尿病網膜症

われわれは広角眼底撮影装置（Optosている広大な国土を持つオーストラリア

ト地点だと思います。わずか 6 年と少しは患者のQOLに多大な影響を与えます。

Nikon）で撮影した無治療の増殖糖尿病

でもAIによる画像診断研究が盛んで、前のことなのです。

また、日本の高齢化に伴って、当然患者

7）づく読影結果を用いています 。
®

8）

設の垣根を越えた連携を柔軟に迅速に米国、中国ではどんどん開発が進んでの高齢化も進んでいますので、緑内障のドもそうですね。

いますし、AIを国の産業構造の高度化患者数は増加傾向にあります。先生もよ200 度の超広角な範囲を1ショットで撮

渥美●なるほど。国土が広大だと、眼科への機会として捉えているシンガポー

くご存じのように、いずれも深刻な状況影可能です（図 2-A）。従来の眼底カメラ過疎地域が存在してしまうので、遠隔医ルやインドなども加わり、戦国時代ともになるまで自覚症状が出にくいのです。

は50度前後での撮影のため、疾患によっ療が求められますが、一歩進めて現地でいえる状況となっています。日本でも厚眼科で「まだ様子をみていきましょう」でては複数の画像によって病変全体を把AIによる疾患のスクリーニングができれ生労働省が 2018 年 7 月に「保健医療分野済むくらいがよいと思うので、遠慮なく患握する必要がありました（図 2-B）。そこばより利便性が高まりますね。では、状AI 開発加速コンソーシアム」を設置し、者を送ってきていただきたいです。また、をこの装置は1 枚の画像で見ることがで況の異なる日本ではどうなのでしょうか。

図1 人工知能、機械学習、ディープラーニングの関係性
田淵●日本ではわざわざ AIを利用してきるようになったこと、また、無散瞳撮検討を重ねていますが、各学会が中心と患者には定期的な眼科受診の重要性をなって収集している医用画像を、公平性お話しいただけたらと思います。患者の影が可能であることが大きなメリットで糖尿病網膜症の診断を行う必然性はなを担保しつつ広く提供する仕組みの構ためにも、内科と眼科がうまく連携してす。結果は感度 94.7％、AUCは0.969 で人工知能いように思います。眼科医は偏在の問題築や、インフォームドコンセントについいくことは大切だと考えます。これからした。

はありますが、決して不足している状態てなど、技術的な課題のほかに、倫理的もどうぞよろしくお願いいたします。

ではありません。例えばですが、糖尿病あるいは法的な問題など、検討すべきこ

渥美● AI、またその医療への応用につ診療を行っている内科の先生が、FDAとは多くあるのが現状です。

いて、そして AIによる糖尿病網膜症の網膜症の自動診断を報告しました 。こ

論文も多数出てきています。あとはインの装置はわずか 2 mmの自然瞳孔下から、機械学習

AI の診断は「誰の責任か？」

ディープラーニングの承認した IDx-DRを導入してそれにしかしながら、スピード感なくしては、診断について分かりやすくお話しいた

渥美●糖尿病網膜症診断の AI の実用化

よって患者の糖尿病網膜症を診断し、そAIの分野における医療プラットフォーだきました。今後のますますのご活躍をについてはどのようにお考えですか。の結果をもって眼科医へ紹介を行うのム構築に日本が参加することは困難に期待しています。本日はありがとうござ

田淵●診断の実用化は技術の前に壁がは、健康保険、診断の確実性、患者へのなってしまいます。

いました。

あると感じています。医師の場合は、あ説明、眼科医との連携の問題など、いろ渥美●日本でもぜひ各分野の専門家がらゆることを考慮して診断をして、それいろな課題があるように思います。

うまく連携し、パワーを結集して、取りが結果、間違っていたとしてもある意

渥美●日本では技術的な問題のほかに組んでいきたいですね。そのためにはど味、許される範囲があると思うのです。

も課題が多いわけですね。

うしたらよいとお考えですか。

しかし、AI の場合はその許容度が世の田淵●そう感じていますが、IDx-DR に田淵●当院の人工知能チームは多職種中にないように思います。実際、100％搭載されている無散瞳眼底カメラ（TRC-から成り、スピード感のある技術開発をの診断はないわけです。

NW400 ®）を製造しているトプコンは日本行っています。医療機関におけるAI 開

渥美●そうですね。
「誰の責任か？」といのメーカーです。そのほかにも、ニデッ

発は、外部の企業に依頼することが多いうことになりかねないですね。やはり、ク、トーメーコーポレーション、ニコンなと思います。しかし、外注することで開AI の技術をどのように用いていくのか

ど、この分野の製品を製造している日本発の PDCA サイクルを回すスパンが遅

図2

参考文献
1）Esteva A, et al. Nature 542(7639): 115-118, 2017.
2）Gulshan V, et al. JAMA 316(22): 2402-2410, 2016.
3）Yau JW, et al. Diabetes Care 35(3): 556-564, 2012.
4）Mukai N, et al. Cardiovasc Diabetol 45: 13, 2014.
5）吉野昌恵 ほか. プラクティス 32(6): 721-726, 2015.
6）Abràmoff MD, et al. Invest Ophthalmol Vis Sci
57(13): 5200-5206, 2016.
7）Takahashi H, et al.PLoS One 12(6): e0179790,
2017.
8）Nagasawa T, et al. Int Ophthalmol, 2019, Feb. doi:
10.1007/s10792-019-01074-z

広角眼底写真A：広角眼底写真

B：A の画像の中心 50 度の範囲

C：増殖糖尿病網膜症

D：写真 C の heat map 画像

眼底の 80％をカバーする200 度の超広角範囲を1ショットで撮影できる。

Aと比較して一般の眼底カメラの撮影範囲が狭いことが分かる。

白矢印は巨大な新生血管を指している。

大量の多次元データを一目で関係を指し示すために色を利用し可視化したもので、白矢印は新生血管を認識している。