「本当に臨床現場で使えるAIは内製化から⽣まれる」ーツカザキ病院眼科・⽥淵仁志⽒、升本浩紀⽒に聞く（1） | m3.com AIラボ

2019/2/18

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7「本当に臨床現場で使えるAIは内製化から⽣まれる」ーツカザキ病院眼科・⽥淵仁志⽒、升本浩紀⽒に聞く（1）（ ）2019年1⽉8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（ ）。（後編はこちら［⼈類が保険病名を付ける時代を終わらチーフの升本浩紀⽒ 左 に話を伺った］）

せたい

わずか 0.5秒で充⾎度合いを迅速診断

 、。

── まず
まず それぞれ⾃⼰紹介をお願いします、

⽥淵 ツカザキ病院眼科創業者で主任部⻑の⽥淵仁志です｡⽩内障⼿術を専⾨とする傍ら フラッ「」、。

トマネジメントセオリーを基本としたAIチーム Deep Oculus を創設し 運営しています
https://medicalai.m3.com/news/190108-interview-tsukazaki

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。 、「DeepOculus」のエンジニアチーフを務め、データ解析のデザインや実際のプログラミング、プロジェクトの管理などAI開発の様々な領域を管轄しています。
升本 ツカザキ病院眼科医員の升本浩紀です 現在は

── ツカザキ病院眼科ではどのようなAIを開発されているのでしツカザキ病院眼科ではどのようなAIを開発されているのでしょうか

、。

。
、

升本 ⼤きく分けると 3領域にわたるAIを開発しています まず⼀つ⽬は 細隙灯顕微鏡で撮影、した画像から充⾎具合を診断したり 広⾓眼底画像から緑内障や網膜剥離を診断したりするスク、、「⽬は、「DeepSafety」という⼿術の安全管理に関わるシステムです。

」、そして三つリーニングシステム ⼆つ⽬は 遠隔で毎⽇の点眼をモニターする 点眼瓶センサー

 、。

── まず
まず スクリーニングシステムに関わるAIについて具体的に教えてください、。
、「⽩⽬を⾛る⾎管のうち、何本以上が拡張しているか」というものなのですが、この判断が⾮常に曖昧で難しいのです。同じエキスパートに全く同じ画像を判定してもらったとしても、以前の回答と約6〜7割しか⼀致しないというほどぶれやすいのです。
升本 眼の充⾎具合は 細隙灯顕微鏡で撮影された画像から判断します その判定基準は、そこで私たちの研究グループは ⽇本眼科アレルギー学会理事⻑である⾼知⼤学医学部眼科教、、授の福島敦樹⽒の協⼒のもと 4カ⽉の開発中に延べ1万8000枚の画像のラベリングを⾏い ⾃動。

、的に充⾎具合を判定できるAIシステムを開発しました その結果 1枚あたり約0.5秒という短時間、、。

で 定量的 客観的に充⾎具合を判定できるようになりました、、充⾎判定の経験が少ない眼科医にとっては診断の助けになりますし 専⾨医にとっても このAIシ、ステムによって画⼀化された⼀つの判断基準が⽰されることで ⾃分の診断に⾃信をもてるように。 、、なるでしょう 今後 全世界にこのシステムを広めることで 誰でも同じ基準で診断できるような環。

境をつくっていきたいと考えています

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結膜充⾎の評価⽅法

、、。

── このAIシステムを開発するにあたりこのAIシステムを開発するにあたり 困難だった点を教えてください、

升本 細隙灯顕微鏡は汎⽤性が⾼いため 撮影された画像はバラエティー豊かな つまり画⼀化さ。

、れていないものになります 例えば照明⼀つとっても 明るい病室で撮影された画像と暗い病室。

で撮影された画像とでは全く⾒え⽅が変わってしまいます これらのバリエーション豊富な細隙灯、。

顕微鏡画像をチューニングして 同じ基準で判定を下すことは⾮常に困難でした、

⽥淵 それでも開発に成功したのは 臨床メンバーとITメンバーが⼀体化した研究チームでAIシス。 、ニケーションを取るからこそ、様々な課題に素早く気付き、迅速に解決を図れるのです。外部に開発をお願いする場合や、ITエンジニアの⽅に医療の知識が無い場合は、実際に臨床現場で使えるAIの開発は難しいのではないかと感じます。
テムを内製したためです 常に タグ付けを⾏っている臨床メンバーとITメンバーが綿密にコミュ、網膜剥離の⾃動診断で 発展途上国の失明者を減らす

 、。

── 次に 眼底画像から網膜剥離や緑内障を診断するAIシステムについて教えてください

、「升本 私たちの研究グループでは 眼底画像検査としてNikon社の 超広⾓眼底撮影装置（Optos®）」によって撮影された画像を主に利⽤しています。この装置は、従来の眼底カメラと⽐較すると4倍以上の画⾓を持ち、わずか2㎜の⾃然瞳孔下から眼底の80％のエリアを撮影可能だという特⻑を持ちます。
、、

このたび私たちは 緑内障患者の眼底画像964枚と⾮緑内障患者の眼底画像964枚を⽤いて 緑。

、 、



内障の判定を⾏うAIシステムを構築しました その結果 感度 97.3% 特異度 81.0%で判定するこ。とができることを確認しました ⼀般眼底カメラで撮影された画像から研修医が診断を⾏った場、合の感度が85％ほどとの報告もあることから このAIシステムは⾮常に⾼い感度であるといえで。

、

しょう 同様に網膜剥離についても 広⾓眼底画像から約98%の精度で判定するシステムを開発。

しました



── このシステムをどのように活⽤していきたいとお考えでし
このシステムをどのように活⽤していきたいとお考えでしょうか。

、

⽥淵 東南アジアを中⼼とした発展途上国にOptos®を配置し 眼科健診のスクリーニングに⽤い。

、たいと考えています 網膜剥離は⼿術を⾏えば95％以上は失明を防げるのですが 放置すると確。

、

実に失明します そのため早期発⾒に最も意味がある疾患の⼀つなのですが 網膜剥離の患者さ。

んは1万⼈に1⼈しかいないんですよね、、

そのため これまでは 全⼈⼝を対象にスクリーニングを⾏おうとすると採算が取れませんでし。
。
し、AIがこのスクリーニングを⾃動的に⾏えるような仕組みとすれば、そのコストはほぼゼロです。そしてスクリーニングの結果、AIが網膜剥離だとピックアップしたものだけを実際に医師が判定し、⼿術の必要性を確定した場合に、患者さんを⽇本に運んで⼿術を⾏い、最終的に失明から救える患者さんが出てくれば最⾼なんです。

た 所⾒が何もない画像を何万枚も⾒ないと網膜剥離が罹病率的に発⾒できないからです しかhttps://medicalai.m3.com/news/190108-interview-tsukazaki

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AIで医療費の増⼤を防ぐ

 、。

── 次に 点眼瓶センサーシステムについて教えてください

、、升本 簡単に⾔うと 点眼瓶の動きから 患者さんが点眼を⾏ったかどうかを⾃動で判定するシス。

、、

テムです 緑内障は中途失明の原因の第1位ですが 緑内障患者の点眼薬アドヒアランスは悪く、、

点眼開始後 3カ⽉で約3割が脱落し 脱落した患者の治療後のリスクは約6倍にまで膨れ上がると。

、、

⾔われています さらに 薬剤師の指導によって適切な点眼指導が⾏われた場合 80％の医療費。

削減につながるとする報告もあります、、

このような現状を改善するため 私たちの研究グループでは 点眼瓶センサーシステムの開発を。

、、 、⾏いました センサーシステムは3つの加速度センサーからなり 点眼瓶のX軸 Y軸 Z軸の動きを、。

、

とらえることで 点眼動作を認識することができるのです 緑内障患者20⼈の協⼒によって 3⽇間、は⼀度もありませんでした。

、 、で60回の点眼を⾏った結果 このシステムはその60回を正確に補⾜することができ また 誤検出。

、、。

点眼瓶を逆さまにすると加速度が変わる ⼀定時間 点眼⼝先が下に向くと 点眼動作だと判定される

── このシステムを今後どのように⽣かしていきたいとお考えでし
このシステムを今後どのように⽣かしていきたいとお考えでしょうか。

、、、、、
点眼瓶の動きを逆算して、アニメーションとして再現することもできます。このシステムを応⽤することで、薬剤師はより効率的に点眼指導が⾏えるようになると考えています。
⽥淵 このシステムでは X Y Zの3軸の情報を取得しているため 点眼したかどうかだけでなく、、さらに 点眼の動作から割り出した点眼量と 継続的に測定している眼圧の値とを紐づけること、。

、で 薬剤の治療効果を⾼い精度で求めることができます この情報は 製薬企業にとっても⼤きな。

、

ものとなるでしょう 患者さんには服薬アドヒアランスの向上を 製薬企業には臨床現場での本当、の薬効情報を そして国には社会保障費の削減をもたらすことのできるシステムだと考えていま。

すAIで⼿術の重⼤インシデントを未然に防ぐ

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 、── では
では 3つ⽬の⼿術の安全管理に関わるAIとはどのようなものなのでしょうか。

、

⽥淵 ツカザキ病院眼科では毎年⼿術件数が増えており 今年度には年間1万件を超える予定で。

、。

す ⼀⽅で 統計的には1万件に1件の割合で重⼤インシデントがおきるといわれています 眼科、、、

領域で⾔えば 右眼と左眼を間違えて⼿術してしまう 患者を取り違えてしまう 使⽤する眼内レン、。

、ズを間違えてしまう などです このような事故が⼀度起きてしまうと 病院としては取り返しがつ、、、かないほどの打撃を受けてしまいますが 当院の場合 1年で1万件⼿術を⾏うということは 確率。

的には毎年こういうことが起きる危険性があるということです、、⼈間は周囲との同調による思い込みがあることから いくらダブルチェック トリプルチェックを⾏。

、ったとしても重⼤インシデントが起きてしまう可能性があります そこで ⼿術前に右眼と左眼を⾃、、、動でチェックするAI ⼿術前の患者の顔認証を⾏うAI そして 使⽤するレンズの型番を箱のパッ、、のリスクを限りなくゼロにするための仕組みを作り上げました。「DeepSafety」と名付けたこのシステムを、年度内には実際に⼿術室に実装する予定です。（後編に続く）
ケージから確認するAIをそれぞれ開発し それらを組み合わせることで ⼿術に伴うインシデント、、「   」

右⽬を判定するように設定した場合 カメラに左⽬が写ると 画像のように Wrong!! This is Left eye との警告とともに。

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（ ）2019年1⽉8⽇ ⽕「」

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