「訴求⼒の⾼い」AIの構築に向けて―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（2） | m3.com AIラボ

2019/8/16



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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10「訴求⼒の⾼い」AIの構築に向けて―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（2）（ ）2019年8⽉16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、「 」、、「箱」を⼊⼒し、「箱」を出⼒するというAI

前回は 医師がAIについての 応⽤ を学ぶ意味 そして。

、の仕組みについて簡単な解説を⾏いました 今回は 画像AIにはどのようなものがあるかの解説。

を⾏いたいと思います

https://medicalai.m3.com/news/190816-series-masumoto21/10

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画像AIにはたった5種類しかない、。「識別」「回帰」「物体検誤解を恐れずに⾔ってしまうと 画像AIにはたった5種類しかありません」「Segmentation」「⽣成」です。

知（5種類の画像AI）、。 、技術を組み合わせることで、⾮常に多岐にわたる処理を⾏うことができます。では、これらの技術の具体例として、我々が取り組んできた実際の研究・開発を紹介していきたいと思います。

たった5種類ですが それぞれに多くの構造や精度向上のための⼯夫があります また これらの「 ・ 」

物の分類を⾏う 識別 回帰、、。

、

まずは 識別と回帰について 実際の応⽤例を⽰します 識別は 何らかのカテゴリーに分けるも。

、。

、のだと思ってください 例えば 正常眼か緑内障かの診断などが挙げられます 我々は Nikon社

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2019/8/16、のOptosという撮影装置を⽤いた超広⾓眼底画像において 正常と8つの眼疾患の識別について。の論⽂をこれまで発表してきました（これまでに発表した、眼疾患の識別に関する論⽂）、。

、

また 症状のGradingも識別に該当するといえます 我々は 結膜充⾎のGradingを⾏うAIも構築、。

し 論⽂化しました

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2019/8/16（結膜充⾎のGradingを⾏うAI）、

また回帰については 網膜⾊素変性症の眼底画像から視野を予測するという試みを⾏っていま。

すhttps://medicalai.m3.com/news/190816-series-masumoto2

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2019/8/16（網膜⾊素変性症の眼底画像から視野を予測する）「・

対象領域を切り出す 物体検知 Segmentation

「」

」

。

物体検知はともかく Segmentation という単語はあまり聞き慣れない⾔葉だと思います しかし、。
、
象領域を粗く四⾓でくくる、Segmentationとは、対象領域を塗り絵のように丁寧に塗るものだとイメージすれば⼗分です。

この⼿法は⾮常に重要で かつ医学AI論⽂で最も取り扱われているものです 物体検知とは 対、。

、Segmentationや物体検知の技術は 医療AIにおいて⾮常に重要な技術です というのも AIは

、⼀般的にBlack boxだと⾔われており AIが識別によって診断を下したとしても納得感が⾮常に薄。

、、「訴求⼒」

いからです そこで Segmentationや物体検知によってAIが病変部を指し⽰すことで。の⾼いAIが⽣まれるのですhttps://medicalai.m3.com/news/190816-series-masumoto2

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2019/8/16、、、

我々は 網膜剥離や緑内障に対してただ診断を下すだけでなく 網膜剥離ならば病変部を 緑内、、障であれば 視神経乳頭の乳頭陥凹部と乳頭辺縁部を塗り分けることによって 医療者に納得さ。

れやすいAIの構築を⾏ってきました（網膜剥離の病変部および視神経乳頭の乳頭陥凹部と乳頭辺縁部の領域を切り出す）「 」

新たな画像を作り出す ⽣成「 」 。
、を新たに⽣成するものと、画像を異なる画像に変換するものです。

。

最後の⼿法が ⽣成 です 私の考えでは ⽣成系AIは⼤きく2種類に分けられます 単純に画像

(1) 単純⽣成系、。

単純⽣成系としては 多くの顔写真から存在しない顔写真を作成するAIが有名です 眼科領域で、。

も 眼底写真を作り出すという技術が論⽂で報告されています

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(2) 変換系、・

我々は 深層学習を利⽤した医⽤ソフトウェアの研究 設計および開発を⾏うイーグロース株式会、、社と協⼒し 正常眼底画像と⼤まかな位置の指定画像を組み合わせることで 網膜剥離の眼底画。

、、、像を作り出すことに成功しました このように 元の画像から違う画像を出⼒することは まさに「変換」といえるでしょう。

（正常眼底画像から網膜剥離の眼底画像を作り出す）
まとめ

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2019/8/16、、 、、、

連載2回⽬の今回は 画像AIには⼤きく分けて識別 回帰 物体検知 Segmentation ⽣成の5つ。

。のタスクしかないことをお伝えしました これらを組み合わせることで様々な⼿法が⽣まれます、・

これら5つの概念に沿って考えてみると 画像AIを⽤いた研究 開発のアイデアが出てくるのでは？ 「良いアイデアが思い浮かんだもののプログラミングを学ぶ暇はない！」という⽅がいらっしゃれば、ぜひ「m3com-editors＠m3.com」までご⼀報ください！ 解析のお⼿伝いができるかもしれません。

ないでしょうか升本浩紀 

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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（ ）NEW 2019年8⽉16⽇ ⾦・「

眼底画像からAIが診断を下すしくみ―眼科医 升本浩紀が語る 医療AI応⽤までの...

（ ）2019年7⽉11⽇ ⽊

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