CIBoG Report
2020年度CIBoG講義を実施しました
CIBoGカリキュラム「デジタル生命医科学」では、2つのオムニバス講義を提供しています。
講義はオンラインで実施し、オンデマンド受講も可能としました。
（＊ 2021年度以降もオンラインで実施する予定です）- We gave CIBoG lectures during the 2020 academic year In the CIBoG curriculum “Digital Biomedical Sciences”, we provide two omnibus lectures.
The lecture was given online, and made available on demand.

CIBoG生命医療データ学
CIBoG Biomedical Data Science

CIBoG Omics Analysis
次世代シークエンサーなどの最先

Researchers on the front line explain

臨床・研究問わず、データ自体にUnderstanding of data itself has

端計測技術から得られるオミクス

points to remember about how to use and対する理 解が必 須となっている

recently become a necessity in both

情報について、その活用や解析

analyze omics information, which may be

昨今、画像・信号解析を行うため

clinical and research settings. Thisに関する留意点を第一線の研究者たちが概説。オミクスデータを用いたアプリケーションの最先端研究を体系的に学びます。

obtained from cutting-edge measurement
technology such as next-generation
sequencers. You can learn systematicallyのデータの取り扱い方や活用法だけでなく、セキュリティ、倫理的

about cutting-edge research on

側面、法律・経済的な観点からも

applications using omics data.

データへの理解を深めます。

course deepens understanding of data,
encompassing not only how to manage
and use data to analyze image andsignal, but also security, moral, legal,
and economic perspectives.

オミクス解析に縁のない研究

オミクス解析によりアミノ酸

場合によっては、AIが間違っ

個人の医療データを取り扱うをしていますが、自分の専門

代謝ががんの鍵であることがた診断結果に導くこともある

際、誰かの権利を犯してしまう

分野に応用できたら研究のわかった。
エキサイティングなとの話に共感。ITとAIの力を可能性もあると実感し、改め幅が広がる、と感じました。

内容で面白かった！

正しく利用したいです。

て身が引き締まりました。

Omics analysis has noconnection to my research, but I
felt that if I could apply it to myown specialization my research
will become broader in scope.

I learned from omics analysis
that amino acid metabolism ist h e k e y t o c a n c e r. I t w a s
exciting and interesting!

I empathized with the story that
there are sometimes cases
when AI leads to a mistaken
diagnosis. I would like to use thepower of IT and AI correctly.

I developed a genuine appreciation
for the possibility that someoneʼsrights could be infringed uponwhen using personal medical data,
and I renewed my resolve.

R

L VOIC
EA
E
受講生の声

患者さんに直接つながる社

遺伝子と精神疾患の関連や、医用画像の処理を学び、技持続可能な医療提供体制に会実装を視野に入れた内容

ゲノム解析によるデータの臨術の向上で少ないデータでもはデータを用いた変化が必要に沿って、
ビッグデータ解析

床応用が近づいている現状

正確な値を出せる可能性がと認識。病院を経営面から見の流れを学べました。

を知り、楽しみになりました。

ある、と期待を抱きました。

ることができて新鮮でした！

The course is structured with aview to social implementationthat will connect directly topatients, and I learned the ﬂow
used in big data analysis.

I learned about the connection
between genetics and mental
illness, and how data fromgenome analysis is coming
closer to being used clinically,
and I now look forward to it.

I learned how to process
medical images, and I now lookforward to the possibility that
improvements in technology will
enable accurate values to be
extracted even from small
amounts of data.

I recognized that a change using
data is necessary in order tomake a sustainable system forproviding medical services. It
was refreshing to be able to see
the issue from the perspectiveof hospital management!

名古屋大学卓越大学院プログラム
情報・生命医科学コンボリューション on グローカルアライアンス卓越大学院
Nagoya University, WISE Program (Doctoral Program for World-leading Innovative & Smart Education)
Convolution of Informatics and Biomedical Sciences on Glocal Alliances, CIBoG

お問い合わせContact

Aiming to be the world's best research university.

CIBoGオミクス解析学

社会を変える気概を持って、30年後のビジョンを描け。
Have a strong spirit to change society,and draw your vision for 30 years later.

002

CIBoG卓越大学院推進室 CIBoG Office〒466-8550 名古屋市昭和区鶴舞町65番地
名古屋大学大学院医学系研究科（医系研究棟3号館5階522室）
Address: 65 Tsurumai-cho, Showa-ku, Nagoya, 466-8550, Japan
Nagoya University Graduate School of Medicine (Room 522, 5F, Medical Research Building 3)

TEL： 052-744-1946

E-mail： cibog@med.nagoya-u.ac.jp
Web ： https://cibog.med.nagoya-u.ac.jp/

CIBoG

Convolution of Informatics and Biomedical Sciences on Glocal Alliances

名古屋大学 卓越大学院プログラム
情報・生命医科学コンボリューション on グローカルアライアンス卓越大学院

世 界 屈 指の研 究 大 学 を 目 指して︒(＊ We also plan to give this lecture online in the 2021 academic year and later.)2020

AI×医療機器の未来を率いる
医療系ベンチャーをCIBoGから。

Start with CIBoG at medical venture companies
that will lead the future of AI for medical equipment.
Recently, computers and AI have become essential in medical ﬁelds, and there

including corporate members, this product made it to the market. There is also

is growing demand for the training of personnel who can solve various medical

participation from medical equipment manufacturers at CIBoG, so I would like

problems from an information perspective. There, I am involved in CIBoG

to put effort into industry-academia collaboration.

education as an expert in informatics. With participation by experts from a

In medical ﬁelds, automatic diagnosis by AI and machine learning will no doubt

variety of backgrounds including medicine, informatics, agricaltural sciences,become possible in most areas in the future. One may also envision a future inenvironmental medicine, pharmaceutial sciences, and also Gifu University, I

which surgery is performed automatically or assistantly by robots. Advanced

believe that at CIBoG it is possible to study a wide range of subjects outside of

decision-making functionality is needed in order for robots to perform surgery

分野は情報科学。画像認識や可視化技術を医oneʼs own specialty, and also for students to grow greatly by intermingling with

automatically, and in turn those decisions must be supported by a tremendous

療分野へ応用し、仮想化内視鏡、コンピュータ

talented people from other ﬁelds.

amount of knowledge, so it is incredibly difﬁcult to develop artiﬁcial

On the other hand, the difﬁcult part about merging different ﬁelds is that at

intelligence to that level, but I believe it will be a very exciting and interestingﬁrst there is a language barrier. For example, a student in an information ﬁeld

challenge. Our universityʼs supercomputer “Flow” will contribute to suchmay encounter medical terminology for the ﬁrst time. Even if the words used

research. Since it is possible to conduct experiments both at large scales andare the same, people in different ﬁelds may be thinking of different concepts.

in parallel, artiﬁcial intelligences may be constructed extremely speedily. Of

Although language may form a barrier, once understanding develops, it thencourse, students can also use “Flow” or cutting-edge medical equipment forbecomes possible to reconsider a problem in a medical ﬁeld as a problem intheir research. I believe that this environment is highly beneﬁcial.

information science. To this end, at CIBoG, we have created a curriculum for

One model that we are hoping to foster through CIBoG is that of medicalacquiring basic knowledge of medicine, and we also provide opportunities such

venture companies. We would like to grow talent capable of developing medical

as CIBoG Retreat to deepen mutual communication.

equipment based on technologies born here and leading venture companies

One example of my experience of collaboration between medicine andthat can apply it to a variety of ﬁelds. Even if it isnʼt possible with todayʼs

informatics, was the development of an automatic diagnosis machine using

technology, after 30 years there will be new technology. I would like students

machine learning. Itʼs a system that automatically detects polyps fromto have the guts to revolutionize society and technology, and also to thinkendoscopic images during testing for colon polyps, plays a warning sound, andabout what is important in their research, studying in their doctoral courses

automatically diagnoses if the polyp is malignant or benign. It is currently soldwith a long-term vision.

via endoscope manufacturers and used in hospitals. Unlike a purely

At CIBoG, the people and environment are already in place, providing theinformation-based app, it is impossible in medical ﬁelds for a system toopportunity for students to challenge themselves. What is needed is your own

become widely used without being recognized as medical equipment. In ordermotivation and the ability to work together with others in a team. Iʼm waiting

to actually be used in society, there were a variety of processes that had to be

for problem-aware students to take up the challenge.

昨今、医療分野ではコンピュータやAIが必須とが通じない点にあります。例えば、情報分野の学なり、情報の視点から医療のさまざまな問題解

生とっては初めてふれる医学用語もあるでしょう。

決を図る人材の育成が求められるようになってまた、同じ言葉であっても、分野が異なると違う

森 健策

きました。
そこで私は情報科学の専門家の立場

イメージを抱く場合もあります。ただ、言葉は壁

Kensaku MORIからCIBoGの教育に携わっています。医学、情になり得ますが、理解が進むと、逆に医学分野

報学、生命農学、環境医学、創薬科学、さらにの問題を情報科学の問題としてとらえ直すこと

名古屋大学大学院情報学研究科・教授。専門

岐阜大学など多彩なバックグラウンドを持つができるようになります。
そのためCIBoGでは、支援診断・自動診断などの研究を行う。現在、国専門家が参画するCIBoGでは、専門外の分野

医学の基礎知識を身につけるためのカリキュラを広く学ぶことができ、異分野の人材との交流ムを組み、コミュニケーションを深めるためのによっても学生は大きく成長できるものと考え

CIBoGリトリートなどの機会を設けています。

Informatics. Specializes in informatics. Appliesています。

医学・情報学連携の例として私の経験をお話し

medical ﬁelds, and conducts research in virtualized

一方で、異分野融合で難しいのは、最初は言葉すると、機械学習を使った自動診断装置の開発

際コンピュータ外科学会（ISCAS）会長。
Professor, Nagoya University Graduate School ofimage recognition and visualization technology to01
endoscopy, computer-assisted diagnosis, automatic
diagnosis, etc. Currently President of theInternational Society for Computer Aided Surgery(ISCAS).

社会を変える気概を持って、30年後のビジョンを描け。
Have a strong spirit to change society,and draw your vision for 30 years later.

01

CIBoG

Convolution ofInformatics andBiomedical Scienceson
Glocal Alliancescompleted. I think it is signiﬁcant that, after problem-solving by a teamが挙げられます。大腸ポリープの検査時に、内レンジになると思います。
そうした研究に貢献す

視鏡画像から自動的にポリープを発見して警るのが、本学のスーパーコンピュータ―「不老」

告音を発し、そのポリープが悪性か良性かをです。大規模かつ並列的に実験ができるため、自動的に診断するというシステムです。現在は非常にスピーディーに人工知能の構築が可能

内視鏡メーカーを通じて販売し、医療現場でとなります。
もちろん、学生も
「不老」
や最先端の

活用されています。単なる情報系のアプリとは医療機器を使って研究ができ、こうした環境も違い、医学分野では医療機器として認められ大きなメリットだと思います。

ないと世に広めることができません。実際に社

私たちがCIBoGから輩出したいと考えている会で使われるまでには、さまざまな手続きが必

１つのモデルが、医療系ベンチャーです。
ここで要となり、企業の方も含めチームで課題解決に生まれた技術を使って医療機器を開発し、多様

当たり、商品販売にまで到達できたのは大きな分野へ展開できるベンチャー企業を率いるかったと思います。CIBoGにも医療機器メー人材を育成したい。たとえ今の技術で不可能

カーの方が参画されていますので、産学連携にだとしても、30年もすれば技術は一新されます。

も力を入れていきたいと考えています。

学生には、これからの社会や技術を変えていく

医療分野では今後、AIや機械学習による自動んだという気概を持ち、自分の研究に何が大事

診断がかなりの部分で可能になるのは間違いなのかを考え、長期ビジョンを描いて博士課程ないでしょう。外科ではロボットが自動的、あるいで学んでもらいたいと思っています。

は助手的に手術を進める未来も予想されます。

CIBoGには、既に人材や環境が整い、挑戦のロボットが自動で手術を行うには高度な判断

チャンスは用意されています。必要なのは、
自分機能、その判断を支える膨大な知識が必要と自身のやる気と周囲の人と協働しチームで取りなり、そこまでの人工知能の開発はかなり難し組んでいく力。問題意識の高い学生の皆さんのいですが、とてもエキサイティングで面白いチャ

挑戦を待っています。
02

02
CIBoG

Convolution ofInformatics andBiomedical Scienceson
Glocal Alliances

大山 慎太郎I would like to contribute to medicine by raising the diagnostic ability of AI.

Shintaro OYAMAI participated in CIBoG because Iʼm interested in developing effective tools incomplicated ways. By converting patientsʼ complaints, situations etc. to text

medical ﬁelds, such as AI that can be used to diagnose diseases. There are aand sharing it, it should be possible to improve the efﬁciency of diagnosis. In

variety of problems in society, but problems where multiple ﬁelds intersect are

future, I would like to pursue developing both this voice recognition technology

particularly difﬁcult to resolve with an approach from only one ﬁeld. I foundand also AI technology for image diagnosis. For cancer, the current situation is

CIBoG to be extremely compelling because it promises to develop personnel

that doctors with extensive experience carry out diagnosis based on CT, MRI or

with expert knowledge of both medicine and informatics. The program

other images. Since there are few doctors with that level of experience, theprioritizes ﬁrst training basic skills, and I have so far been able to cultivate myburden placed on each person is high. With this situation, I expect thatability to give presentations in English and think logically, and have also

improving the quality of AI image diagnosis would be a signiﬁcant contribution

acquired basic knowledge of medicine. In future, I look forward to doing

to healthcare.

research with medical data, which is difﬁcult for students in information ﬁelds

My future goal is to become a person who truly fuses informatics andto obtain. I also anticipate that analysis will become easier after learning how

medicine, and promulgates valuable tools in society. To that end, I would like toprofessors in the School of Medicine read data.

continue to a doctoral course, and further reﬁne my expertise while also

Currently, I am working on research in speech separation and recognition. For

broadening my horizons. I will continue my research activities, striving not only

example, I am trying to improve the quality of technology that recognizes,

to do research in a laboratory, but also apply that research to real society, andextracts, and converts voices to text from situations such as the conversation

create functional tools.

名古屋大学医学部附属病院・メディカ
ルITセンター特任助教。専門分野は上肢外科、機械学習・AI、画像解析・拡張
現実。IoTデバイスやロボットなどの最先端IT技術の開発を行うメディカルIT
センターの活動を推進。
Designated Assistant Professor, Nagoya
University Hospital Medical IT Center.
Specializes in upper limb surgery,machine learning/AI, and image
analysis/augmented reality. Promotes
activities by the Medical IT Center,
including the development of
cutting-edge information technologies
such as IoT devices and robots.

新しいデバイスや技術の開発により、より多くの人を救う道がある。
With the development of new devices
and technologies,
there is a way to save more people.

between doctor and patient, where voices overlap with each other in

The important thing is that
research accomplishments areused in real society.

医療界の外側から医療を眺め、新しいソリューションを。

大切なのは、研究成果が実社会で使われること。

AIの診断力を高め、医療に貢献したい。

CIBoGで担当する生命医療データ学＊では、医療現場のイノベーションを進める名大病院の医療関連の企業のほか建設業や部品メーカー

疾病診断にAIを使うなど、医療分野で有用なれることが楽しみです。医学部の先生方にデー

がんであれば、現在は経験を重ねた医師がCT

臨床上の医療情報を研究や商品開発に利用「スマートホスピタル構想」に参加し、医療機器なども入って課題解決のための新たなヘルスケ

ツールの開発に興味があり、CIBoGに参加しまタの読み方を学ぶことでも分析がしやすくなるやMRIの画像から診断を行っていますが、そうする際の注意点などを紹介します。例えば、電の利用効率化や医療従事者の安全・衛生向上

アサービスの開発を目指しています。

した。社会の課題はさまざまありますが、特に分と考えています。

した医師が少ないため、一人にかかる負荷が大子カルテの情報は人間の解釈を前提としていを図る新しい通信技術の活用、各診療科と連

CIBoGでも産学連携プロジェクトを展開します

野が交差する課題は一分野だけのアプローチ

現在、私が取り組んでいるのは分離と認識の研

きい中、AIによる画像診断の精度が高まれば医るため、同じ薬でも60mgとする場合と1錠とす携した医療AIなどの技術開発を進めています。

が、特に医学生が医療業界以外の企業で新たでは解決が難しくなっています。
その点、CIBoG究です。例えば、医師と患者さんの会話など音療現場に貢献できるのではないでしょうか。

る場合があり、
データとしては活用しにくい。検

最近では、新型コロナウイルスで注目される人な知見や物の見方を得ることができるのは、非は医学と情報科学、双方の専門知識を持つ人

声が複雑に重なった状況から、クリアに音声を将来の目標は情報科学と医学を真に融合させ査値のような構造化データでも、いざ商品開工呼吸器などの医療機器の場所と稼働率を簡

常に有意義だと思います。医師として専門性を材育成を掲げており、非常に魅力を感じました。

認識・抽出してテキスト化する技術の精度向上

る人材となり、社会に価値あるツールを普及さ発となると使えないという事態が散見されます。

単な仕組みで見える化、効率運用を行えるイン

磨いて名医を目指す道もありますが、異分野とプログラムでは、
まず基礎力の養成に重点を置を目指しています。患者さんの訴えや状況がテキせること。
そのために博士課程に進み、より専門

やはり医学と情報科学などの異分野融合が成ターフェースを開発しました。
また、愛知県新城

融合し新しいデバイスや技術を開発することき、これまでに英語でのプレゼンテーション力

ストとして共有化されることで、診断の効率化

性を高めながら視野を広げたいですね。研究

功するには背景となる基本情報を押さえ、相互市と進めているのが「奥三河メディカルバレー

で、より多くの人を救う道もあるのです。
ぜひ世や論理的な思考力、医学の基礎知識を養うことが図れるものになるはずです。今後は、この音声室で研究するだけにとどまらず、実社会で技術理解を深めておくことが必要なのです。

プロジェクト」です。新城は過疎、少子高齢化、の中に貢献するという観点から、
ここで視野をができました。今後は、情報分野の学生にとって認識技術を重ね合わせてAIによる画像診断を応用し、ツールの実用化までを目指して研究

異分野融合でいえば、私自身はAIやIoTによる医療従事者の減少などの問題を抱えており、広げてほしいと願っています。

入手が難しい医療データを使い研究を進めら技術の開発を進めていきたいと考えています。

活動を続けていきます。

＊ 裏表紙を参照ください。

党 少翔

Looking at the field of medicine from the outside, and searching for new solutions.

Shaoxiang DANGIn the course I teach on Biomedical Data Science＊, I introduce precautions to

uptime of medical equipment such as ventilators, which are attracting attention

take when using information from clinical medicine for research or thedue to the COVID-19. We are also promoting the Okumikawa Medical Valley

development of new products. For example, because the information in the

Project with Shinshiro City in Aichi Prefecture. Shinshiro faces problems suchelectronic medical record is based on human interpretation, there are cases inas depopulation, a declining birthrate, an aging population, and a decrease inwhich the same drug may be listed as 60mg or one tablet, making the data

the number of healthcare workers. The project aims to develop new healthcare

difﬁcult to use. Even structured data such as test values can not necessarily beservices to solve these problems through collaborations with not only medical

used for product development. After all, in order for the fusion of different

companies but also construction companies and component manufacturers.

ﬁelds such as medicine and information science to succeed, it is necessary to

Industry-academia collaboration is also being developed at CIBoG. I believe

S e c o n d Ye a r M a s t e r ʼ s S t u d e n t ,grasp the basic core concepts and to deepen mutual understanding.

that it is very meaningful that medical students, in particular, will be able to

Nagoya University Graduate School ofIn the area of interdisciplinary fusion, I am contributing to Nagoya University

gain new knowledge and perspectives from companies outside the medical

Informatics. After studying software

Hospitalʼs Smart Hospital Initiative, which advances medical innovation throughindustry. One path is honing oneʼs expertise as a doctor and aiming to becomecame to the Graduate School oftechnologies such as AIs and IoTs. I am promoting new communicationa renowned, but there is also the path of saving even more people bytechnologies to improve the efﬁciency of medical device use, as well as

developing new devices or technology through fusion with other ﬁelds. I hopecollaborating with medical departments to develop medical AI and otherthat students will broaden their outlook and consider the value of theirtechnologies. Recently, we developed an interface to visualize the location andcontribution to society.

03＊ Please refer to the back cover.

名古屋大学大学院情報学研究科知能システム学専攻システム知能情報学講座 修士2年。
中国の大学でソフト
ウェアエンジニアリングを学んだ後、AI研究のため高い研究実績で知られる
情報学研究科へ。

Department of Intelligent Systems,

CIBoG
Convolution ofInformatics andBiomedical Scienceson
Glocal Alliances

03

engineering at a university in China, heInformatics, known for its researchachievements in AI research.

04

CIBoG Topics

A close-up on interesting topics in CIBoG.

今回はモデルケースとなる2つのプロジェクトを紹介します。

This time, we introduce two projects as model cases.

医学と情報科学が融合した新しい医療技術や地域を舞台にした研究活動に未来が見えてきます。

AI内視鏡の開発

The future can be seen in new medical technologies
created out of the fusion of medicine and informatics,
and research activities staged in local communities.

奥三河メディカルバレー
プロジェクトAIスーパーコンピュータ「不老」TypeII

機械学習を用いた内視鏡診断治療支援装置の開発

AI内視鏡による大腸ポリープ類型診断

CT画像からの臓器セグメンテーション結果を用いた腹腔鏡手術ナビゲーション

高齢化地域の医療・健康課題に産学官民でソリューションを

総務省『地域課題解決型ローカル５G等の実現に向けた開発実証』事業。新城市
市民病院と新城市作手地区の診療所における遠隔診療・リハビリ指導の様子。

湯の風hazu・新城市民病院でのワークショップ。
穂積新城市長（中央）も触覚伝送技術を体験。

世の中のさまざまな領域で利用される人工知能（AI）技術。特に、ポリープ表面の超拡大内視鏡画像から、
ポリープタイプ識別に有超高齢化社会にある日本にとって、健康寿命の延伸と生産年齢

これまでに、地域課題や企業または研究機関のテクノロジーの画像や音声などを認識するパターン認識などの機械学習技術の効な特徴量をリアルタイムで計算し、機械学習技術を用いて分類

人口の確保は喫緊の課題です。課題解決に資する医療・健康分

情報を共有し、産学官民の多様な参加者がそれぞれの視点から発展は著しく、Deep Learningなどと呼ばれる多層ニューラルする手法を実現しています。
これらのシステムは医療機器として承野の研究開発と実装には、開発・販売企業と使用者だけでなく、アイデアを交わす場としてのワークショップを開催してきました。

ネットワークの一種である畳み込みニューラルネットワーク

認され、病院などにおいて利用されています。

医療者、医療機関、保険事業者、行政など複数のステークホル

また、
インソール型IoT荷重センサーをはじめ、各企業のIoT技術＊を用いた画像認識技術が急速に進化しています。
（CNN ）

さらに私たちの研究室では、胃がんなどの手術の際、撮影済のダーが関連しています。使用者に届くソリューションの創出には、を用いたプロトタイピングとしての技術トライアルも行っていま

大腸内視鏡検査では、内視鏡先端のカメラがとらえた映像や超CT画像からCNNによって臓器領域を抽出し、それを腹腔鏡手術

これらのステークホルダーが考慮される、よく練られたプロセス

す。最近では、総務省の事業として新城市をフィールドにNTTドコ

拡大内視鏡で内部の様子を観察し、熟練医であれば高精度に大ナビゲーションとして利用する技術や、COVID-19症例のCT画像をが必要とされています。
また、
ニーズ主導型の研究開発の必要性

モの5G通信技術と本プロジェクトに参加する企業の技術を用

腸ポリープを見つけて診断することが可能です。
しかし、経験の浅AIが診断する技術開発も行っています。医療AIの研究には、医学が高まる中、
その実践には現実社会をフィールドとする多様性のい、遠隔医療や健康増進プロジェクトの実証を行いました。

い医師では難しい場合もあり、私たちの研究室では人工知能技や画像に関する知識、大量のデータを扱う技術、
スパコンレベル高い産学官民連携の新たなかたちが求められています。

奥三河メディカルバレーは、社会や住民から求められるソリュー術を用いたAI内視鏡の開発に取り組んできました。CNNを用いての大規模計算に加え、医療機器として承認を得るための法規制

そこで2018年8月、名古屋大学大学院医学系研究科と愛知県新ションの創出を目的とした産学官民連携を実現する場であるこ大腸ビデオ画像をリアルタイムで解析し、ポリープが見つかると警への知見も必要となります。幅広い知識や経験が求められますが、城市は医療や健康維持等にかかわる包括的な研究協定を締結とを目指しています。

告音と画面の色変化で注意を促す仕組みを用意したほか、大腸

非常にエキサイティングな領域であると言えるでしょう。

し、「奥三河メディカルバレープロジェクト」
を立ち上げました。

＊ Convolutional Neural Network;

文責：メディカルイノベーション推進室

佐伯将臣

文責：森 健策

The Development of AI Endoscope

The Okumikawa Medical Valley Project

The development of endoscopic diagnosis and surgery assistance systems
using machine learning.

Creating solutions for medical and health issues in aging communities
by industry-academia-government-people collaboration.

Artiﬁcial intelligence (AI) technology is being used in many different areas.

polyp types are calculated in real-time from super magnifying endoscopic

For Japanʼs super-aging society, extending healthy life expectancy andand started the Okumikawa Medical Valley Project.

In particular, the development of machine learning technology for patternimages of the surface of colon polyps, which are then fed to a machine

securing the working-age population are urgent issues. Research,

To date, we have held workshops to share information on regional issues

recognition such as image recognition or voice recognition has beenlearning algorithm for classiﬁcation. These systems have been approved

development, and implementation in the medical and health ﬁelds thatand technologies from companies or research institutions, and to provide

remarkable, with image recognition technology employing convolutional

as medical equipment and are now used in places such as hospitals.

contribute to solving these issues involve multiple stakeholders, including

a forum for diverse participants from industry, academia, government andneural networks (CNNs), a kind of multilayer neural network, also known as

In our laboratory, we are also developing other technologies, such as a

not only the companies that develop and market the products and thepeople to exchange ideas from their own perspectives.

deep learning, evolving rapidly.

technology where the CNN identiﬁes organ regions from existing CT

users, but also medical professionals, medical institutions, insurance

We have also conducted technology trials as prototyping using IoTWith endoscopic colon examination, it is possible to observe the inside of aimages, and this is used to provide a laparoscopic surgery navigationcompanies, and government agencies. The creation of solutions thattechnologies from various companies, including insole-type IoT load sensors.

person through video taken by a camera placed at the tip of endscope orsystem for use during surgery such as for stomach cancer; and areach users requires a well-designed process in which these stakeholders

Recently, as a project of the Ministry of Internal Affairs andthrough a super magnifying endoscope, and for an experienced doctor, totechnology where AI is used to diagnose COVID-19 patients from CT

are taken into account. In addition, as the necessity for needs-driven

Communications, we conducted a demonstration of a telemedicine andﬁnd and diagnose colon polyps with high precision. However, for animages. To conduct medical AI research, not only knowledge of medicine

research and development increases, a new form of highly diverse

health promotion project in Shinshiro City using NTT DOCOMO's 5G

inexperienced doctor it is sometimes difﬁcult. In our laboratory, we are

and images, technology for handling large volumes of data, andindustry-academia-government-people collaboration that uses the realcommunication technology and the technologies of the companies

working on developing AI endoscopes that use artiﬁcial intelligencesupercomputer-level large scale calculations, but also understanding ofworld as its ﬁeld is required for its implementation.

participating in this project.

technology. We employ a method in which, in addition to providing a systemlaws and regulations for approval as medical equipment are necessary. A

Therefore, in August 2018, the Nagoya University Graduate School of

The Okumikawa Medical Valley aims to be a place where

where the CNN analyzes video images of the colon in real-time, attracting

wide range of knowledge and experience is required, but this is an

Medicine and Shinshiro City in Aichi Prefecture signed a comprehensive

industry-academia-government-people collaboration can be realized withattention by playing a warning sound and changing the color of the screen

extremely exciting ﬁeld.

research agreement on areas including medicine and health maintenancethe purpose of creating the solutions demanded by society and residents.

when a polyp is detected, feature values that are effective in identifying

05

CIBoGの気になるトピックスをクローズアップ。

(Kensaku Mori is responsible for the text in this booklet.)(Masaomi Saeki is responsible for the text in this booklet.)06