FRONT LINE
専門医に聞く診療最前線

A I 研究を行うために必要な機器と環境とは今回、解析の対象とした広角眼底画像を撮影したのは英国医療情報を擁していたこと、さらにオプトス社製の広角眼底カメラオプトス社の広角眼底カメラ。現在、検診などで主に用いられての有用性に注目したことが、私達がAI研究を進める上で大きないる従来型非散瞳眼底カメラの4倍以上の画角を持ち、わずか2㎜アドバンテージとなりました。の自然瞳孔下から眼底の80％エリアが撮影可能というものです。
同カメラで撮影した眼底写真（図1）をデータ■ 図1 オプトス社製の広角眼底カメラで撮影した眼底写真ベースとして使用するのは世界でも当科のみです。
また当科では私が15年前に赴任してきた当初からカルテの電子化、医療データベース化を進めており、現在では眼科疾患患者約7万例、画像データ約100万枚が集積されています。当科はフラットな組織構造

AI 技術 を用いたを採用しており、診療情報がすべて開示されています
ので、当科勤務の医師であればあらゆる医療情報にアクセスして研究を行うことができます。AI研究を進める上では、医療データベースが不可欠です。膨大な網膜疾患の早期発見への取り組み
Tabuchi H itosｈi
社会医療法人 三栄会 ツカザキ病院
眼科 主任部長

田淵 仁志 先生

開発の背景

人工知 能（ A I ）が実 現する網 膜 疾 患の早 期 発 見

Doctor’s
Point

2

a

a：裂孔原性網膜剥離（RRD）のない右眼写真、b：RRDのある右眼写真
矢印は網膜裂孔、矢頭はRRD領域を示す。

高い精度の広角眼底カメラと膨大な医療データベースを活用

疾患の検出「網膜剥離」判定では高い検出率を達成
網膜剥離の診断では、眼底写真約400枚を基に検出プログラム1万例に1例です。極端に発症頻度が 低い疾 患の場 合、A IはAI（人工知能）を臨床に役立てる試みは多層構造アルゴリズム

また日本には国民皆保険制度という優れたシステムがありますを作成しました。検出能は感度97.6％、特異度96.5％と良好で、誤判定率が高まるのを嫌って全例を正常と判定してしまう学習能力を用いたDeep Learningの登場で急激に進化しました。2017年、が、超高齢化社会を目前にして破綻の危機を迎えています。
これを1）。
専門医の診察によるものと遜色ない結果が得られました（図2）がありますから、そうならないように調整するのが大きな課題です。

当科においてもDeep Learningを用いて、網膜の広角画像から将来的に維持するには医療の集約化、効率化に加えて、海外からこの成績は、高い診断能が得られるようにパラメータを調整した

網膜剥離眼と正常眼を判別する取り組みを行い、高い精度を達成。の患者さんを呼び込む仕組み、いわゆる医療インバウンドの促進結果であり、驚くには値しません。
「パラメータの調整に用いた画像

その後、緑内障や加齢黄斑変性の診断判定においても臨床上が重要となります。
そのためには海外へ輸出できるような日本製のが40 0枚では少ない」という指摘もありますが、最近のAI技術有用な結果を得ることに成功しました。
これらの疾患はどれも早期製品やシステムを開発することが必至。私達が開発したAIによるの進歩は著しく、この枚数でも十分に検出能の高いシステムの発見が根治や視力の維持につながります。AIを用いてスクリー診断支援システムには特許で守られた特殊な技術が採用されて構築が可能です。何より本研究の意義は、診断能の高さというニングする意義は大いにあるといえるでしょう。医療のデータ化、おり、他社に追随されないという強みがあります。
この技術を活か学術的な側面よりも、どのように活用するかという臨床的な側面AI化は今後ますます進展していくと思われますが、米国や中国がして遠隔診療などで海外の患者さんを見つけ出し、日本で治療をにあると考えています。オプトス社製の広角眼底カメラは眼底国策として推進しているのに対し、日本は後手に回っています。

行えば、国民皆保険制度の維持に大きく貢献してくれると確信

写真を撮影するのに散瞳が不要のため、非眼科医が撮影して将来、海外から医療データやAI技術を輸入することになりかねしています。

ネットワーク上でデータを送付し、診断を依頼することができます。
悪化しないため、こうした遠隔診療システムが有効です。このシスDoctor’s
Point

1

テムを広域に展開すれば、それこそ東南アジア全 域が当科の日本製品や技術を海外へ輸出し、医療インバウンドの促進を診療圏になるという構想も夢ではないと考えています。
なお本研究では、正常な眼底写真と網膜剥離の眼底写真を半分ずつとして判定を行いましたが、実際には網膜剥離の頻度は10.80.6度

網膜剥離は診断から治療開始までに数日が経過しても転帰が■ 図2 網膜剥離検出システムによる網膜剥離の検出感度と特異度凡例

感ない…と考えたのが、AI研究に取り組んだきっかけです。

5b0.4

AIを用いた検出システム

0.2

0

サポートベクターマシン（機械学習）
による検出システム
00.2

0.40.61- 特異度

0.8

16

AI技術 を用いた

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網膜疾患の早期発見への取り組み専門医に聞く診療最前線

今後の展開

有病率が高く進 行 度も異なる「 緑 内 障 」

A I 技術を用いた新しいシステムの展開へ

緑内障は有病率が高く、早期には見逃されやすい疾患ですが、の異常を検出できても、すぐに治療に結びつくわけではありま

現在当科では、AI技術による患者認識システムの開発を進め得られているようです。眼底はヒトの体の中で唯一血管の様子をAIによる検出システムがあれば早期発見、見逃し回避に役立ちせん。臨床的には治療対象レベルの異常を確実に検出し、見落ています。目的は「手術時に患者さんの取り違いをなくす」ため。

直接観察できる部位ですから、眼底の血管所見から全身血管のます。そこで網膜剥離に続いて緑内障についてもAIによる検出としのないシステムにすることが重要だと考えています。

患者認識は正解のある領域ですので、AIが活かしやすいと考え障害度を推定すれば、将来の血管性疾患の発症リスクが予測できると考えられます。

システムの開発を行いました。結果、緑内障の診断能は感度

発症頻度が1万例に1例程度と少ない網膜剥離と、有病率の高いています。他には、最適な眼内レンズを選ぶためのシステムにも81.3％、特異度80.2％と良好でした 2）。進行例における検出能の緑内障で、AIによる検出システムの有用性が認められたことで、AI技術の導入を検討したり、点眼ボトルにモーションセンサーをこのように、あらゆる医療分野でAI技術の導入が積極的に進め高さは想定通りでしたが、ごく早期の緑内障でも検出できたのは今後AIによる網膜異常の検出システムの開発は加速されるで装着して点眼の動きを検出し、服薬アドヒアランスを測定するためられています。今後、臨床でどのように応用され、既存の医療シス想定外であり、画像認識のレベルはヒトの眼よりもAIの方がはるかしょう。にもAIの応用を進めています。

テムにどんなイノベーションを起こすのか…楽しみでなりません。に優れていることは明らかです。
ただし、治療対象とならない段階

海外では、眼 底写真をA Iで読み取り、心筋梗塞や脳梗塞、認知症のリスクを予測する研究が行われており、有望な成績が早期治 療が必 要な「 加 齢 黄 斑 変 性 」
加齢黄斑変性は近年、急増している眼疾患。
網膜の中心にある率はAIが100％、眼科専門医が81.9％と、AIによる検出プログラム「黄斑」が障害され、視力が著しく低下したり､放置すると失明にの方が高い結果となりました（表）。加齢黄斑変性の確定診断は至ります。
加齢を主なファクターとするだけに今後ますます深刻化

眼科専門医がOCT所見なども含めて行う必要がありますが、AIするでしょう。加齢黄斑変性には「萎縮型」と「滲出型」があり、による検出システムはスクリーニングや遠隔診療への応用にもつ日本人に多いのは後者。網膜浮腫を伴う滲出型の場合は､早期にながることが期待されます。

抗VEGF薬の硝子体内投与などの治療を行えば視力回復が望めます。治療開始が遅れると発症前のレベルまで回復しにくいため早期発見・早期治療が何より重要。
しかし加齢黄斑変性の検出は、■ 表 AIによる検出システムと眼科専門医（6名）による診断能の比較
AI による検出システム

眼科専門医

診断正答率

100%

81.9±4.8%感度100%

71.4±13.9%

特異度100%

所要時間26.29 秒

視力低下や眼底所見だけでなく光干渉断層計（OCT）による網膜の形態評価が必要という難しさがありました。そこで滲出型加齢
黄斑変性についてもオプトス社製広角眼底写真364枚を基にAIによる検出プログラムを開発し、感度100％、特異度97.31％という良好な検出率を達成 3）。また眼底写真84枚を基に作成したAIによる検出プログラムと眼科専門医の診断能を比較した結果、正答

Doctor’s
Point

3

Doctor’s
Point

4

AI技術はこれからの医療を変えていく可能性を秘めている！

1）Ohsugi H, et al. Sci Rep. 2017; 7(1): 9425. doi: 10.1038/s41598-017-09891-x
2）Masumoto H, et al. J Glaucoma. 2018; 27(7): 647-6523）Matsuba S, et al. Int Ophthalmol. 2018 May 9. doi: 10.1007/s10792-018-0940-0

ツカザキ病 院 眼 科とはあらゆる眼科 疾患に最新かつ最高水準の医療を提 供分断されず、専門性を背景にお互いにリスペクトし合う関係が92.5±6.5%

兵庫県網干区郊外にあるツカザキ病院は、脳外科、心臓血管考えています。

11分23.54 秒 ±2 分42.20 秒

外科を中心に西播磨医療圏の急性期医療を一手に担う病院。

さらに当科が誇る先進的組織が「人工知能チーム」です。AI特に眼科診療の充実が注目を集めています。常勤の眼科医は担当のエンジニアが7名常駐してプログラム開発やデータベース現在23名。あらゆる眼疾患に対して、最新かつ最高水準の医療構築を担っているほか、43名の視能訓練士、プロダクトマネーを提供しています。年間手術件数は約8500件で、特定疾患にジャーという多人数、多職種から構成され、リーンスタートアップ特化した施設を除くと、手術件数は日本で最も多い施設の1つをモットーとした スピー ディな技 術 開 発 が身上 。ニューラルといえるでしょう。当科の特徴は、疾患ごとに診療部長と数名のネットワークを主軸とした人工知能開発、ビッグデータ解析、IoT専門医が専門領域の診断に当たっていること。医師ごとの領域システム開発など様々な研究に取り組んでいます。優れた若手を絞れば学習効率が高まり、すべての眼疾患領域で高度な専門的エンジニアが集まりやすいようフラットで自由な雰囲気の職場知識と技術に基づいた治療が提供できるからです。複数名いるづくりを心がけ、生産性やモチベーションの維持のためにワーク診療部長は各領域のスペシャリストとして対等であり、自由なライフバランスも重視しています。

AIによる検出システムの診断能は専門医の診断と遜色なし生まれています。現在は主要学術雑誌への掲載論文数が年間3 0 報を超えましたが、将 来的には50 報まで充実させたいと意見交換が可能。そこから新しい発想やイノベーションが生まれる組織を目指しています。

「人工知能チーム」が生み出す多くのイノベーション

社会医療法人 三栄会

ツカザキ病院兵庫県姫路市網干区和久 68-1
TEL.079-272-8555（代表）

当科では臨床研究も精力的に進めており、全スタッフが外来診療・手術・研究・論文作成に一貫して取り組んでいます。結果、臨床と研究のどちらが重要かという議論もなくなり、価値観が

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