2019/2/28

AIで⼿術トラブル事前検知－ツカザキ病院眼科創業者・主任部⻑、眼科専⾨医の⽥淵仁志⽒講演レポート | m3.com AIラボAIラボ プロジェクト
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AIで⼿術トラブル事前検知−ツカザキ病院眼科創業者 主任部⻑ 眼科専⾨医の⽥淵仁志⽒講演レポート（ ）2019年2⽉28⽇ ⽊、、」（全5回、2019年1⽉〜2⽉実施）のイベ

東京⼤学政策ビジョン研究センター 慶應義塾⼤学メディカルAIセンター エムスリー株式「会社m3.com編集部が開催した 医療×AIセミナー。

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東京⼤学政策ビジョン研究センター 慶應義塾⼤学AIメディカルセンター エムスリー株式会社「」

m3.com編集部が2019年2⽉24⽇に開催した医療×AIセミナーシリーズ第5回 眼科とAI にツカ・、、、ザキ病院眼科創業者 主任部⻑ 眼科専⾨医の⽥淵仁志⽒が登壇し 同病院で進める データに（）。

基づいた医療体制とAI ⼈⼯知能 の取り組みを紹介した

AI化の前にやるべきことは数値化と情報共有、

兵庫県姫路市にあるツカザキ病院眼科は 201床だが年間⼿術件数1万件を超えるハイボリュー。

、、

ムセンター ツカザキ病院眼科の創業者であり眼科主任部⻑ 眼科専⾨医の⽥淵⽒は ⾃分たち。の診療報酬を⾃分たちに再投資していると背景を紹介 ワークライフバランスと国⺠皆保険制度、。の維持と発展をミッションとし 集約化とICT応⽤によって効率化を図っているという さらにイン、、に新規の⽇本製機器を活⽤することで、国内で資⾦を還流させることを考えていると述べた。

バウンド需要を考えた保険外診療のほか 眼科においては重要な機器の多くが海外製だが ここ「、」。

⽥淵⽒は 診療科の地域偏在などの問題以前に 病院が多すぎる と指摘 各病院には必ず当直、。「だから、いかに病院を集約化するかが課題だ」と述べた。ツカザキ病院では⾃分たちの⼒で集約化してきており、⼿術件数は狙いどおり伸びているという。
医が必要という法律があるが この法律⾃体に⽭盾はない

https://medicalai.m3.com/news/190228-report-tabuchi

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AIで⼿術トラブル事前検知－ツカザキ病院眼科創業者・主任部⻑、眼科専⾨医の⽥淵仁志⽒講演レポート | m3.com AIラボ。

少⼦化の裏返しはワークライフバランスだ ツカザキ病院眼科では臨床を忙しくしながらも男⼥を、問わず⼦育てをしながら同じ価値観で働くことが可能で 学術と臨床を⾼次元で両⽴させられて。 、「」。
るだけではなく、コストのかかる医療の実現もできているという。ディスポ製品や最新の眼内レンズを使うためのコストも集約化によって吸収できているとし「集約化には悪い点はない」と述べた。このほか、アジア戦略の⼀つとして海外でも積極的に学術発表を⾏ない、知財関連も特許出願を⼤量に出している。

いるという また 集約化の成果として ⼿術教育でも成果が上がっている と述べた 症例を集め集約化を機能させるにはデータ共有による論理性が必須、。

、集約化のために 具体的に現場でやるために必要な2点があるという フラット構造を保つことと。

。

情報共有を必ず⾏うことの2点だ たとえば緑内障の医師と⽩内障の医師がいたとする どの領・。

。

域 職種も優劣はつけがたい しかしランキングや序列みたいなものが⽣まれがちだ そういう⼈、。

たちがどうすれば同じ情報で動けるようにするかが うまくいくためにはとても重要だという、、

たとえば ツカザキ病院眼科では年間1万件以上の⼿術を⾏なっており 1⽇の⼿術は30件〜50件。

、程度にのぼる それを3列の⼿術室を使って 効率が良いようにフレキシブルにわけていく必要が。 、「」。

ある ただ これを 命令系統 で動かすと混乱するばかりだという 現場の判断で患者を移動さ、、せたり遅らせたりしながら ちょうど効率が良いように どんどん⾃由にやってくれないと現場はま。

わらなくなる、。

このときに重要なのは データに基づいた判断だ 意⾒を出す看護師が1年⽬であっても10年⽬、、。

であっても データに基づいた意⾒であれば 合理性のある判断は難しくない そのために必要な、、。のが情報共有であり 情報共有していれば ルールに基づいて話が進む 特に集約化されている、。

病院の場合は意思決定の数が多いので そのときの判断基準として情報は必須だとした、、。

近年 集約化によって 2つの病院を1つにまとめるという動きがある 病院の建物を建てたい業界、の圧⼒は⼤きく⽴派な建物を建てて医師を集めたはいいが そのあとにヒエラルキー構造ができ「」。てしまうと 2つに分かれていた頃のほうがましだった ということにもなりかねないと述べた ⽥淵「。

、⽒は ヒエラルキーは⼀番上のアイデア以外は殺す構造 年功序列だし 若い⼈のアイデアが全く。

。

出てこなくなる 本当に必要なことはイノベーションの創出 わざわざ⼈を集めておいてこういう」。

ことをやられるとせっかくの多様性が活かされずに死んでしまう と課題を指摘した「」、「何がもっとも合理的なのかを、その場その場で臨機応変にできるようにならないといけない。上下関係、命令系統でやると間違った話が⼤きな集団の中で修正されず組織として機能しなくなる。データを根拠に現場が意思決定することが基本である。」と強調した。そしてツカザキ病院では、そのための設備投資を常に⾏なって来たという。「上から何か⾔っているようでは現場の判断はできなくなる」と語り、リーダーとして何かしらのアイデアを進めるかどうかの判断基準の⼀つは「若い⼈が⾯⽩がって乗ってくるのかどうか」だと述べた。
そして 集約化を機能させるには論理性でチームをコントロールするしかない と述べ数値データで客観的コミュニケーションを取る
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AIで⼿術トラブル事前検知－ツカザキ病院眼科創業者・主任部⻑、眼科専⾨医の⽥淵仁志⽒講演レポート | m3.com AIラボ。

ツカザキ病院眼科では臨床データベースを⾃主構築してきた まず構造化データを蓄積してい、。

、

き それと画像ファイリングシステムを紐づけている これによって AIの開発環境の下地を15年。

間つくっていた。

「」

現場で⽤いているのはコミュニケーションツールだ 臨床現場で あなたの⼿術は下⼿だ と医師。
「」と⽰して⾃覚してもらうことで、客観的にコミュニケーションをとらないと集約化はできないという。「病院の集約化がなかなか進まない理由は、エゴイスティックな医師のぶつりかりあいがおき、同居できなくなるからだ」と述べ、⼀⽅、「データが整っていると互いに何をしているのか把握できる。数字を介してリスペクトできるようになる。それが理想だ」と語った。に直接⾔うわけにはいかない そこで数値情報に基づいて あなたの合併症率は平均よりこうだ。

、⼿術臨床も数値で管理している 介⼊の仕⽅としては 合併症率の数字が上がっていると指摘し「」。

たあとに 勉強会を開始しましょう といったやり⽅をとっているという ある個⼈を特定するのは、当⼈にとっては客観性のないものの⾔い⽅だと捉えられることになってしまうので たくさんの⼈。

「の感情をできるだけ刺激しないようにしているという ⽥淵⽒は だから数字はヒューマンなもの」。

「でもある と述べた そして周囲の関⼼を⾼めることが労働者の⽣産性をあげるという ホーソン」、「」。

効果 を紹介し 数字が表になるだけでみんなが⾃⽴するようになる と語った、。

、

⽥淵⽒は もともと視覚⽣理の研究者だったという その研究を通して ⼈間の認知バイアスを理、、。

解しており それもあって バイアスを避けるための数値化を進めていると述べた 数値化によっ、。て どこの診療部⾨が頑張っているのかといったことも⼀⽬瞭然になる 感情をこえて隣の⼈を評。

。

価するのは難しい だからこそオープンにして数値化することが重要なのだと述べた ツカザキ、・。「これが⼤事だ」という考え⽅が先にあって、そのための仕組みづくりを再投資して⾏っているという。
病院眼科には そのためのデータ システムのスタッフもいる

AIで⼿術トラブルを事前に検知、、⽥淵⽒は ⽶インターネット通販⼤⼿のAmazonが ITによってこれまで不可能だと思われていた、ことを可能にしたように ITによって医療分野の不可能も可能になるのではないかと考えていると。

。

いう 姫路市にある兵庫県⽴⼤学と機械学習の共同研究を2010年から継続していると紹介した

従来は遺伝的アルゴリズムやサポートベクターマシンを使ってやっていたものがディープラーニン。

グを使うことで急に性能があがったものが多いという「」、そして できることは無限にある と述べて たとえば⾃然⾔語解析を⽥淵⽒⾃⾝のホームページの挨拶⽂と主旨がよく似た挨拶をしている施設や逆に全く異なることを述べている施設を図⽰で。

、、OCTA（光⼲渉断層⾎管撮影）の識別、画像から視野の⽋損を推定させたり、眼内レンズの度数を回帰で求めさせたりしている。また、GAN（GenerativeAdversarialNetwork）で網膜剥離と緑内障が合併した画像を作り、学習データに使えないか検討中だという。「学習⽤の『問題集』みたいなものを作るくらいならば作れるのではないか」と考えているという。

きること紹介した このほか 疾患カルテから画像を抽出するところにも使われていたり。

。

⼿術の数値化にも使っている どの診療科でも⼿術教育は500例までは危ないと⾔われている。

、しかも研修医の⼿術は指導医の最⼤で74倍もリスクがある 問題はあるが 研修医に⼿術させな
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いと次世代が育成できなくなる そこでなんとかするために ⼈⼯知能で⼿術を管理することに努。

「」

⼒している いま⼿術のどの⼯程が進⾏しているのかAIに覚えさせる リアルタイム⼯程分割 を、、。

。

やらせ その上で ⼿術トラブルの⼿前で怪しい動きを判定させる いまのところ正答率は84％。

これ以上やると失敗するという閾値を越えるとアラートを出すシステムだ、、。

こうすることで ⼿術現場で 若⼿にどこまでやらせるかの判断をAIが⼿伝う そうすることで患者。の問題を⼿前でとめることができないかと考えているという 今はまだ正答率がまだそんなに⾼く、。

ないので 現在さらに開発中とのことだ

メタ知識をAIが繋ぐことで医療現場の⽣産性を⾰新する「。

⽥淵⽒は最後に 医療はいろんな問題を抱えている シンプルにものを考えられないのが製造業。との違いだ 現場と外部環境との複雑な関係性を⼀段上のフレーミングで思考するメタ知識がこ、れからの医療では特に求められており 互いに相反し合う難しい諸問題をディープラーニングの。

、⾰新は繋いでくれるのではないか そのことによって 新しい時代をより良いものに変えていける」。

「、『』と思う と語った そして ⽇本の⽣産性が低いということは 逆に⾔えば 伸びしろ があるという。

。

、

こと ⼈⼝減少を逆⼿に取れる ⼈⼝減少しているなかで⽣産性が上がれば 職を失うこともなく。

」。

世界を乗り切れる そのツールとしてAIは⾮常に⼤事だと思っている と締めくくった

森⼭和道



サイエンスライター、。

。

。

サイエンスライター 科学書の書評屋 1970年⽣ 広島⼤学理学部地質学科卒 NHKディレクターを。 、。

、、経て現職 現在 科学技術分野全般を対象に取材執筆を⾏う 特に脳科学 ロボティクス インターフ。

。

ェースデザイン分野 研究者インタビューを得意とする

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