数少ない網膜剥離画像から⾼精度AIを作るまで―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（4） | m3.com AIラボ

2019/11/20



AIラボ プロジェクト 医療×AIの発展にご協⼒いただける⽅を募集しています

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・12「数少ない網膜剥離画像から⾼精度AIを作るまで―眼科医 升本浩紀が語る 医療AI応⽤までの道のり 4」（ ）（ ）2019年11⽉8⽇ ⾦、

ツカザキ病院眼科で眼科医兼⼈⼯知能エンジニアのチーフとして働く升本浩紀⽒が ⾃ら、。のAI開発の経験をベースに 医療AIの現状について紹介する連載コラムです» 連載1回⽬から読む、本邦における医療AIの開発を進めるにあたって避けては通れない問題が 個⼈情報保護によって。

、「数少ない⼗分な医療⽤画像を集められないという点です ⽇本がいくらAIの技術を向上させて！」、

枚数で学習させられる⽅法を構築しました という研究を⾏っても やはり⼗分な数を⽤いて学習。
限がゆるい国に、医療AIの開発で勝つためにはどうしたらいいのでしょうか。

させたAIに勝つことは⾄難の業だというのは厳然たる事実として存在します 個⼈情報保護の制、

医療資源が豊富で 少なくとも現時点ではAIがなくても⼀切困っていない⽇本の医療現場におい、。て プライバシーや個⼈情報保護への価値観が変わるとはとても思えません データ量の問題を。

乗り越える⽅法が必要不可⽋です

不⾜する網膜剥離の眼底画像、、「超広⾓眼底撮影装置（Optos200Tx）」で撮影した画像を⽤いた各種疾患のAI診断論⽂を発表してきました。その中でも、網膜剥離の診断には⾮常に重きを置いています。その理由は、⽶国では網膜剥離が眼科関連における訴訟関連疾患の第⼀位であるためです。網膜剥離は早期に治療を適切に⾏えば、ほぼ視機能は保たれる⼀⽅で、治療が遅れると失明につながる病気だからです。つまり、網膜剥離を⾒逃すことは失明につながるリスクを⾮常に⾼めるということであり、結果的に訴訟につながるのです。そこで我々は失明を防ぐために、網膜剥離を⾒落とさないためのAIの構築を⾮常に重要視しています。
例えば 我々はこれまで

https://medicalai.m3.com/news/191108-series-masumoto4

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網膜剥離のOptos画像、

しかし 私が所属するツカザキ病院眼科は年間⼿術件数が1万件を超えるほどの⽇本最⼤規模の、。

眼科臨床施設であるにもかかわらず 約1000枚しか網膜剥離のOptos画像を所持していません、、網膜剥離は1万⼈に1⼈ほどの割合といわれており 糖尿病性網膜症や緑内障 加齢⻩斑変性と。

⽐較してまれな病気だからです、

⼀⽅で 例えば糖尿病性網膜症においては3万枚ほどのデータセットが無料で公開されていま。（参考URL：https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/）1000枚という枚数は⼀般的なAI研究において、少ない枚数だと⾔わざるを得ません。
す？

少ない枚数でAIを学習させるためには、？ 最も簡単な⽅法は、データを多施設で共有する⽅法です。しかし、先述のように個⼈情報の取り扱い問題が叫ばれる中、リスクを取って共有したがる施設は⾮常に稀です。特に、最も研究に⼒を⼊れている⼤学病院などは規制が多く、仮にデータの共有をしようとしても、実際にデータの共有がなされる頃には研究の旬が過ぎているのは明らかです。
では 枚数を増やすにはどのようにしたらよいのでしょうか、、⼿法です。これを「分散協調学習（FederatedLearning）」と呼びます。

次善の策として考えられるのは データそのものを共有するのではなく モデルを共有するという「 」

それぞれの分院で作ったAIを 統合 する、、

例えば 中央病院がその疾患の画像をわずかしか持っていない⼀⽅で 複数の分院がある程度の。

、（1）各分院の内部のサーバーなどで、それぞれにモデルを育成する。
枚数を持っているという状況を思い浮かべてみてください その際にhttps://medicalai.m3.com/news/191108-series-masumoto4

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2019/11/20（2）各分院で育てられたモデルを中央病院に転送する。
（3）それらを統合（平均化）する。
（4）統合されたモデルをそれぞれの分院に再配布し、さらにその分院の中で各分院の画像をもとにモデルを育成していく。（2に戻る）
このようなプロセスを繰り返すことで、⼀つの病院内での画像から得られた知識だけではなく、他の病院の画像から得られた知識も吸収していくことができるようになります。それも画像データそのものを⼀切外部に出すことなくです。これが、「分散協調学習（FederatedLearning）」です。

、我々はこの分散協調学習を⽤いて 検査⼤国であり画像などの検査データはたくさんあるにもか、。

かわらず プライバシー意識が⾼くAI開発を進めづらい現状を打破しようと考えています

画像情報の転送無しに精度⾼いAIを作成するために、、前回の連載で AI開発を⾏うにあたっては 簡単なトライアルをまずは⾏う必要があるということを。

、、「

述べました そのため 我々は院内のデータのみですが それを別々に扱うことで “疑似”分散協」。

調学習 の検証を⾏いました、

具体的にはまず ツカザキ病院眼科データベースから抽出した正常眼底画像973枚および網膜剥。 、、うにそれぞれ分割しました。その上で、ここでは下記2つの条件をもとにAIを作成し、テストデータにおける性能を評価しました。
【条件1：Normalmodel】訓練⽤データを全て⼀気に学習させ、モデルを作成する【条件2：Federatedmodel】訓練データを3分割し、それぞれ分割した画像群をバラバラに使⽤し、最後に統合することで、モデルを作成する

離画像973枚を検証に使⽤しました これを 訓練データが778枚 テストデータが195枚になるよ。

条件2の⼯程について詳細に説明します） 、

。

1 まず 訓練⽤データである正常眼底画像 778枚および網膜剥離画像 778枚を3分割します）

、。

2 これらの各訓練⽤データをもとに モデルを別々に訓練します）（） 、。

3 各モデルを統合 平均化 し テストデータで検証します
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4 モデルを3つにコピーし 2 に戻ります。

その他のNetwork構造やハイパーパラメータなどはNormal modelと全く同⼀としました その結、

。

果 Federated ModelはNormal modelをわずかに上回る結果となりました、、



結果の解釈としては 学習するたびにパラメータを平均化したため Federated modelの学習が。

Normal modelの学習に⽐べて簡単に収束した可能性が考えられます 今回の研究はあくまで疑、、似的な分散協調学習であり データセットの数も少なく 検証の妥当性もそこまで⾼いとはいえま。

せん、、

しかし 本研究の結果はデータそのものを転送することなく ⼗分な性能のAIを作成することがで。
可能性があると考えています。

きる可能性を⽰唆しています この⼿法はAI開発における機密性や個⼈情報の問題を克服できる、、

連載4回⽬の今回は AIを作る際の技術ではなく 社会的課題であるプライバシーやデータ倫理の。

問題をいかに乗り越えるかの⽅法の⼀つである分散協調学習を紹介しました 検査⼤国である⼀、、

⽅ データの取り扱い規則が厳しい⽇本がAI開発競争で勝つためには このような⽅法を使うしか。

ないと個⼈的には思います ⽇本の医療がGoogleなどの外資系ソフトウェアに依存しないために、 、。

も 今後 分散協調学習を駆使することがさらに重要となっていくでしょう

升本浩紀

 

ツカザキ病院 眼科 医師／株式会社シンクアウト 最⾼技術責任者

。

。

2016年 東京⼤学医学部卒業 在学中に中⼩企業診断⼠や公認会計⼠試験に合格 2018年からツ。

、・。

カザキ病院 眼科医として臨床を⾏う傍ら 医療AIの研究 開発に取り組んでいる ⽇本眼科AIのトッ、 、。

プランナーとして国内外の学会や 医師 医学⽣向けの講演をを多く⾏っている 関⼼領域はオペレ、。

ーションマネージメントや スマートフォンを⽤いたビジネス 好きな⼈⼯知能フレームワークはPyTorch。

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