「⼈類が保険病名を付ける時代を終わらせたい」ーツカザキ病院眼科・⽥淵仁志⽒、升本浩紀⽒に聞く（2） | m3.com AIラボ

2019/2/18



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7「⼈類が保険病名を付ける時代を終わらせたい」ーツカザキ病院眼科・⽥淵仁志⽒、升本浩紀⽒に聞く（2）（ ）2019年1⽉15⽇ ⽕

AI医療に取り組むトップランナーインタビュー» 連載1回⽬から読む、、。

現在 m3クイズにて AIを⽤いた画像診断⽀援システムによる画像クイズを掲載しています ぜひ！ ※m3クイズは医師限定コンテンツです。あらかじめご了承ください。

挑戦してみてください。

兵庫県姫路市網⼲に拠点を構えるツカザキ病院眼科には⼀⾵変わった特⻑がある 15年前の⽴、、ち上げ当初から臨床データベースの構築に注⼒し 現在では7万⼈のユニークID 100万枚を超え。

、る画像データを蓄積しているのである そしてこの膨⼤なデータをもとに 臨床スタッフとITスタッ、（ ）、フが協⼒し 様々な⼈⼯知能 AI システムを内製化することで 医療現場の変⾰に取り組んでい。

、、る 果たして彼らはどのようなAIの開発を⾏っているのか そして今後 どのような医療をつくろう。

（ ）と考えているのか ツカザキ病院眼科創業者で主任部⻑の⽥淵仁志⽒ 右 およびAIエンジニア（ ）。（前編はこちら［本当に臨床現場で使えるAIは内製化からチーフの升本浩紀⽒ 左 に話を伺った］）

⽣まれる、診療データを集約化し ⾒える化したいという発想

、「DeepOculus」という⼈⼯知能チームを院内にもち、AIシステムを内製化していますね。どのような経緯で内製化すると決められたのでしょうか。
── ツカザキ病院眼科ではツカザキ病院眼科ではhttps://medicalai.m3.com/news/190115-interview-tsukazaki

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 、「」

。

⽥淵 私は インターネットの功績の半分以上は ネットワーキング にあると思っています ところ、。

が病院のデータは共通⾔語でないため ネットワーク化できないという問題を抱えています より、良い診察をもたらすためのデータ解析を⾏うためにも この問題を解決しないといけないと常に。

考えていました、、

そこで私は ツカザキ病院に赴任し 眼科を⽴ち上げる15年前から臨床データベースの構築に注。
、。
はSOAP情報と、検査データ、⼿術⽇などの予約データ、診断名データなどの構造化データのリレーショナルデータベース化を独⾃に⾏い、当初からデータウエアハウス（EyeCenter1and2）として構築してきました。その後、病院全体が電⼦カルテを導⼊する際に、この眼科のシステムを電⼦カルテがSOAP情報を吸い込めるような形にしたのです。さらに画像データ、動画データについてもベンダーをいくつも変更しながら、⾃作のEyeCenter1and2との連携を⽬的としてそれぞれのサーバーに独⾃のカスタマイズを繰り返して⾃分達のチームへの最適化作業を継続しています。
⼒してきました その当時 ツカザキ病院はまだ紙カルテを使っている状況でした そこでまず私、、

つまり もともとAI開発のためにデータ収集を始めたわけではなく 診療データを集約して数値化、（）

し さらにそのデータを⾒える化 ビジュアライゼーション しようという発想が⼟台としてあったわ。

、、

けです そのため 例えば左右の眼の識別システムは もう10年前からサポートベクターマシンな。

どの機械学習を⽤いて取り組んできていました 今のAIブームをきっかけに始めたわけではない。のです、。

ツカザキ病院眼科では常に ⼿術映像をリアルタイム配信するとともに保存している。

── AIシステムを内製化するにあたって良い点と難しい点を教えてください、、⽥淵 医療AIの開発というのは⼀筋縄ではいかず 必ず当初想定していなかった問題 要件定義。

、から外れる問題が現場で発⽣します その時 臨床チームとITチームが綿密なコミュニケーション、。 、、メンバーと顔を突き合わせ、議論を⾏っています。そうすることでPDCAサイクルを⾼速で回し、研究開発を前に進められるのです。
を取れないと 問題を解決することができません ⼀⽅ ツカザキ病院眼科では 毎⽇それぞれの、。のも、安全な医療を提供するためには正確なデータが必要で、そのためには、現場で実際に⼿術

升本 綿密なコミュニケーションを取るために私たちの組織は フラット構造にしています というhttps://medicalai.m3.com/news/190115-interview-tsukazaki

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、を⾒て萎縮してしまうと、絶対に正確なデータを取り込めないのです。医師の⾔うことを信⽤するのではなく、集約されたデータを信⽤する、という思想が⼟台としてあります。

を⾏ったり データを管理したりする医師が⾮常に重要なわけです しかしその時 上級医の顔⾊、、⼀⽅で 上意下達で指⽰出しできない構造の中で上⼿くプロジェクトを推進するために ⾮常に⼼。
、
むようになるのか。私は毎回、プロジェクトごとに新しい技術を導⼊することで⾯⽩味を提⽰し、彼らのやりがいを引き出すようにしています。看護師や視能訓練⼠は同僚であると同時に最⼤の顧客ですから、飽きられないように毎⽇必死に取り組んでいます。
を砕いています どうすれば 看護師や視能訓練⼠がそれぞれのプロジェクトに⾃発的に取り組現場感覚のない外部のコメントは必要ない── これからAIシステムを作りたいと考えている医師へのアドバイスはありますか
これからAIシステムを作りたいと考えている医師へのアドバイスはありますか

。

？

、

⽥淵 まずエンジニアを1⼈雇ってくださいというのが本⾳ですね どんな形であれ それで組織は。
、院がほとんどだと思います。なので、本当にやりたいことがあるのであれば、まずは⾃分で徹夜してでもプログラミングを勉強して、⼀度全てを⾃分で⾏ってみるのは間違いなくアリですね。私⾃⾝はプログラミングというか、ファイルメーカーで最初のデータベースウエアハウスを作ったんですが、それこそ何⽇も眼科外来の診察室で寝泊まりしていました。やりたいことを何とか無理⽮理にでも実装するという作業は、その後のプログラマーとの付き合いで、「この⼈たちは何て素晴らしいんだ！」という思いの源泉となって役⽴っていますね。内視鏡AIの開発を⾏っている多⽥智裕
先⽣も、最初は⾃分⼀⼈で勉強して、会社の⽴ち上げを⾏っていますよね。
少しずつ変わると思います とはいえ いきなり医療従事者でもない⼈を雇うというのは難しい病

、「ニアを雇おう」という話になると思います。最初の1回⽬だけは全部⾃分でやるべきだと思います
し、逆に⼀回も挑戦していないのに外野から⽂句だけ⾔うような⼈には⼀切発⾔してほしくないですね。現場感覚のない評論家の話は役に⽴ちません。⽴場上、実際には⼿を動かさない⼈であっても、やる気になれば⾃分でプログラムを組めるくらいの知識量は⼈前でAIについて話すのであれば必要だと思います。⾃分で何の話をしているのか正確に理解していないのに話しているのは問題があると思います。
升本 そこまでの気概を⾒せると組織側も このまま1⼈でやらせるわけにもいかないからエンジ

、、。

⽥淵 まあ ただ本当に忙しい臨床医になってしまってからは 実際は時間的にも難しいでしょう、

ツカザキ病眼科も単に昔は患者さんも居なくてヒマだったという厳然たる現実のせいで 私もファ。

。

イルメーカーと格闘できました その辺は役割分担と⾔いますか プログラマーがそれぐらいの強、い気持ちでやっているということは 特にお医者さんの皆さんは参考程度に知っておくべきかとは。

、「」

思います ⽇本ではお医者さんは⼤事にしてもらっていますが 世界的に⼀番エライのは オタク・。のエンジニアだとビル ゲイツが⾼らかに宣⾔しているぐらいですから 、

── 今後 医師はどのように医療AIと付き合っていけばよいでしょうか。

、

⽥淵 眼科領域でいうと 2018年4⽉に糖尿病性網膜症の診断を⾃動で⾏うAIシステムがFDAによ。

、、 、誰もやりたがらない単純作業なので、そういう仕事はAIで代替しようという思惑があります。って承認されました この背景には ⽶国では眼科医が⾜りておらず また スクリーニング検査はhttps://medicalai.m3.com/news/190115-interview-tsukazaki

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ところが⽇本の場合は眼科医が潤沢にいるため 患者の病状は医師がまだコントロールするとい。

、、う世界観です このような状況で⾃動診断AIシステムを導⼊しようとすると 医師の反発があり。

⼀筋縄ではいかないでしょう、、⼀⽅で 国⺠皆保険制度が破綻⼀歩⼿前まで来ている現在 スクリーニングや経過観察はAIが⾏、、、。

い 重要な段階の症例のみ医師が診断 ⼿術を⾏う という形になる可能性もあります これから、。

、の医療において AIは間違いなく変化の起点になると思います そして AIとともに働く医師の⽣、。

、

産性は上がり 救える患者さんの数は増えていくでしょう そのような状況の中で我々は 少なくと、、。

もAIをただ使う医師でなく 開発する側に回り 盛り上げていきたいですね 少なくとも医療AIの、。

10%は ⽇本から発信できるような体制をつくりたいと考えています

AIによって⾮効率は排除されていく、── AIが普及することで 医療の形はどのように変わっていくでしょうか。

 、「必要のない移動は悪」という考えを持っています。例えば、本来であれば経過観察だけのために、わざわざ⼭奥から姫路に3時間かけて来ていただく必要はないはずですし、逆に、医師が3時間かけてわざわざ⼭奥に⾏く必要もないはずです。先ほど話したような⾃動スクリーニン
グシステムや点眼瓶センサーがあれば、遠隔であっても問題なく診察および指導ができるはずです。こういった⾮効率性は排除されていく事が必須で、そのためのツールの⼀つがAIでないかなと思いますね。
升本 私は

、、「」

⽥淵 AIは今 主に診断⽀援として⽤いられていますが 私は疾患名を指し⽰す マスター となる。
していないというValidationstudyもあります。疫学研究ではこの数字でも問題がないようです
が、AIの学習データだと考えると相当に問題があるラベルになります。25％の間違いラベルをクレンジングするためのリソースが研究開発活動のボトルネックになることは間違いありません。電⼦
カルテのデータを⽤いようにも、AI開発に意味のあるデータが取れないということになります。
べき存在だと考えています 例えばある保険病名の75％程度しかその実態が多施設間では共通、、、、

そこで逆に 全ての病態について 画像や点滴 採⾎といった客観的データを集約し そのデータ、からAIが疾患名をはじき出すようなシステムを組む必要があると考えており 実際にツカザキ病院。

眼科ではそのようなシステムの開発に着⼿しています、どのような医療がより良い医療かという問いに答えるのは難しいですが 貧富の格差が受ける医、療に影響するということは 戦後の奇跡の時代を⽣きてきた⽇本⼈のメンタリティーとして問答無、⽤で間違っていると思いたいし それが貫き通せるなら⽇本の良さを世界にもっともアピールする。

、象徴になると思うのです 例えば眼科領域で⾔えば 失明してしまうと外界から得る情報の80%が。

消滅します 失明宣告されると⾃殺を⼀度考えるということは眼科臨床医なら⼀度は先輩から習。

、術を開発・実装し活⽤することが、社会保障費効率利⽤の最⼤の⼿法となると考えています。

う⼤切な事実です 失明をもたらす疾患患者を⼀⼈でも多く早期発⾒し治療するためにも AI技

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宮内 諭

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（ ）2019年1⽉8⽇ ⽕「」

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2018年12⽉27⽇ ⽊「障がい者差別」のないAIの世界、IBMの研究者が⽬指す（ ）2018年12⽉21⽇ ⾦、「」

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（ ）2018年12⽉20⽇ ⽊

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