第154回日本医学会シンポジウム
AIと医療の現状と課題

期日

平成31年 1 月16日（水）会場 日 本 医 師 会 館

日本医学会

第 154 回日本医学会シンポジウム
AI と医療の現状と課題
日時：平成 31 年 1 月 16 日（水）13：00～17：05

場

所：日本医師会館〒113―8621
TEL大講堂東京都文京区本駒込 2―28―16

03―3946―2121（代） FAX

03―3942―6517

13：00

開会の挨拶

門田守

人（日本医学会長）

13：05

序論―シンポジウム概説

大江和彦（‌東京大学大学院医学系研究科教授・医療情（座長） 竹

内

I AI の現状

13：15

報学）

勤（‌慶應義塾大学常任理事/医学部教授・リウマチ・膠原病内科学）

1．ビッグデータと AI の医療へのインパクト

喜連川優（国立情報学研究所所長/東京大学教授）

13：45

2．医用画像への AI 活用の現状

清水昭伸（座長） 大江和彦（‌東京大学大学院医学系研究科教授・（東京農工大学大学院工学研究院教授）

II AI の医療への応用と課題

14：15医療情報学）

3．AI ホスピタル構想に向けての大学病院における取り組み

洪実（慶應義塾大学医学部坂口光洋記念システム医学講座教授）

14：45

4．ゲノム医療における AI 技術活用の課題

宮野悟（東京大学医科学研究所
ヒトゲノム解析センター長・教授）

15：15

5．人工知能技術を用いた腎病理の診断支援に向けた取り組み

河添

悦昌（東京大学大学院医学系研究科
医療 AI 開発学講座特任准教授）

15：45

休憩

16：00

総合討論

17：00

閉会の挨拶

17：05

終了

（司会） 大江和彦

竹内勤

門脇孝（日本医学会副会長）

第 154 回日本医学会シンポジウム組織委員

大江和彦

竹内勤

Ⅰ．AI の現状
1．ビッグデータと AI の医療へのインパクト喜連川優

国立情報学研究所所長/東京大学教授
コンピュータが生まれて，約 70 年，100

音波医学会，日本皮膚科学会と連携し，画万倍以上の性能向上を達成してきた．この像情報収集ネットワーク，データプラット間，IT は医療分野にも大きな影響を与えてフォーム，そして，近年進歩の著しい深層きたと言えよう．例えば，現在でもアフリ学習法に代表される機械学習を用いた画像

カを初め世界では，マラリア患者は 2 億人認識器という 3 つの構成要素から成るシスを上回る．これに対し，コンピュータを用テムを構築中である．IT の研究者は AI だ

いた長期気象予測解析により大流行を事前けではなく，ネットワーク，セキュリティ，に予測可能となり，ワクチンの用意に資すクラウド，ソフトウエアなど多様な専門家るシステムが稼働しようとしている．さらから構成され，NII だけではなく，東京大には，アフリカからの患者情報がネット学，名古屋大学，九州大学など多様な大学ワークを介して日本にリアルタイムに送らの教官が参画している．すでに内視鏡画像れてくるようになっている．すなわち，情に対する診断支援に関してまだ完全ではな

報通信技術がイネーブラとなって，常に新いものの特定疾患に関しては高い認識率をしいサービスが発展している．これは，東得ている．

京大学生産技術研究所における地球環境情

また，東京大学では全国レセプト 6 年分

報統融合プラットフォーム DIAS で進めての約 2000 億レコードを擁する超高速デー

いる 1 例である．データプラットフォーム

タプラットフォームを構築し，医療経済研が近年大変重要な役割を果たしており，医究機構やその他の大学と共に，多様な解析療においてもその展開が期待される．

を進めている．

国立情報学研究所（NII）では，日本医療いくつかの事例を用いながら，医療研究研究開発機構（AMED）から診療画像デー者と IT 研究者が密な連携の重要性についタベース基盤構築に関する研究を受託し，て議論するとともに，新たな発展への期待

日本病理学会，日本消化器内視鏡学会，日について述べたい．

本医学放射線学会，日本眼科学会，日本超2．医用画像への AI 活用の現状
清水昭

伸

東京農工大学大学院工学研究院教授
人工知能（Artificial Intelligence；AI）の去のことと思わせる例も増えている．例え活躍が目覚ましい．その中核を担っている

ば，2016 年には，Google が米国やインドののは Alpha Go などでも知られている深層研究者と協力して，約 12 万例の眼底画像を学習である．深層学習はニューラルネット用いて診断支援システムを構築している．

ワーク（神経回路網）を用いた機械学習で現在，AI の活用を前提とした医用画像のあり，歴史的には 3 回目のブームの真っ最収集は世界中で進められている．ラベルや中にある．

アノテーションの付与も並行して進められ今回のブームは，深層化などネットワーており，質の良い医用画像ビッグデータがクに関する工夫以外に，ビッグデータとコ構築されつつある．かつて，医用画像処理ンピュータ・ハードウエアの急速な進歩にの研究の中心はアルゴリズムであり，世界支えられており，過去 2 回のブームに比べ中の研究者はアルゴリズムの開発にしのぎて最大の盛り上がりを見せている．画像，を削っていた．しかし現在その中心は質の音声，文章などの認識以外にも，化合物反良いビッグデータに置き換わりつつある．

応予測など，対象が極めて幅広いこと，い質の良い医用画像ビッグデータを使って誰ずれの問題においても従来の技術と比較しでも簡単に高性能の画像診断支援システムて抜群の成績を示していることが特徴であを構築できる，そんな時代がすぐそこまでる．

来ている．

医用画像処理の分野でも深層学習の適用

本講演では，医用画像の診断支援の研究例は爆発的に増加している．CT，MRI，の歴史について触れた後，最近の深層学習

PET，US，X 線，骨シンチグラフィーによに基づく診断支援の例をいくつか紹介する画像に加え，眼底画像，内視鏡画像，病る．また，深層学習が持つ正と負の面を整理画像などのあらゆる画像が対象になって理した後，深層学習を用いた診断支援シスいる．風景や人物などの一般の画像に比べテムの特徴について触れる．て医用画像は収集が難しいという指摘も過Ⅱ．AI の医療への応用と課題
3．‌A
 Iホスピタル構想に向けての大学病院における取り組み
洪実

慶應義塾大学医学部坂口光洋記念システム医学講座教授
近年私たちの生活のさまざまな分野で，（2013～2014 年）に採択されたのを機に，機械学習・深層学習などのコンピュータ・病院を医療 IT・AI の実装・実証研究の場

人工知能（AI）技術を活用したアプリケーにするさまざまな試みを行ってきた．なかションやサービスが広がってきている．医でも，医師・医療従事者を補助する AI ドク学研究においても，近年 AI 技術を活用したター（iDoc）や，病院に蓄積している医療研究成果の報告が増えてきている．

情報の利活用などの提案を行ってきた．

特に海外では，病院などに蓄積している

さらに，2017 年からは慶應メディカル AI

患者の医療検査画像やカルテのテキスト情セ ン タ ー（Keio Medical AI Center；

報などを AI 解析することで，人間の専門医K-MAIC）を設立するなど，AI ホスピタルに匹敵するような高い診断精度のアルゴリの実装に向けて活動している．
本講演では，ズムが研究から臨床の現場に広がってきてこうした慶應義塾大学病院での AI ホスピいる．

タル構想への取り組みと，見えてきた課題

慶應義塾大学では，文部科学省のセン
ター・オブ・イノベーション・トライアルなどについて議論する．

4．ゲノム医療における AI 技術活用の課題
宮野悟

東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター長・教授
東京大学医科学研究所は 2001 年にゲノ

MiSeq，Ion Proton，Ion PGM などを使い，ム診療部が設置され，その後 2011 年からヒロングリード対応のために Oxford Nano-

トゲノム解析センターのスーパーコン

pore システム，そしてシングルセルシークピ ュ ー タ シ ス テ ム SHIROKANE

エンスのために 10 x Genomics も導入した．

（1 PFLOPS，30 PB 高速ディスクアレイ）を

血液腫瘍内科ではデジタル・ポリメラー活用して，がんを対象とした全ゲノムシーゼ連鎖反応（Digital PCR）も活用し，治療クエンス（WGS）に基づく臨床シークエン後のフォローアップを行っている．Tumor

ス研究体制を構築してきた．

Board を開催し，情報，臨床，倫理的・法

データ解析パイプラインGenomonは，が的・社会的な課題（ELSI），がん生物学なんゲノム研究で実績のあるデータ解析パイ

どさまざまな観点からの議論を行っていプラインで，WGS 解析，全エクソームシーる．多くのノウハウがこの 8 年ほどの間にクエンス（WES）解析，融合遺伝子検出蓄積した．

（RNAシークエンス解析）をはじめ，イルミ

このがんの臨床シークエンス研究システ

ナシークエンサーの盲点であったミッドレ

ムでは，造血器腫瘍の場合，同意取得，全ンジ（10 bp～300 bp）の挿入・欠失検出など

ゲノムシークエンス，データ解析，解釈・を可能にしている．また，データマネージメ

翻訳，そして医師から患者に返す過程が最ントシステム，生体認証によるセキュリティ

短で約 3 日と 8 時間で実現している．スー

管理，網羅的多地点カメラによる安全・デー

パーコンピュータと AI がシステムを駆動

タ事故管理などのシステムを構築してきた．

し医師や研究者の能力を増強している．そその中で，全遺伝子解析や全ゲノムシーのプラクティスの中ではパネル解析の限界

クエンス解析データから数百～数百万の変を思い知らされた．

異候補はすぐに検出される一方，その解さらに WfG を用いて全ゲノム/エクソー釈・翻訳がボトルネックになっていた．そム解析に期待をかけるも 1 人の患者からみのため，2015 年 7 月に IBM の「Watson for

たビッグデータのスパースネス（知識とGenomics」（WfG）を研究用として導入し，データ不足），WGS の不可欠・重要性，日ビッグデータを活用したゲノム変異の解本における治験情報の非集中化の問題，「医釈・翻訳が人工知能（AI）技術によりどの薬品，医療機器等の品質，有効性及び安全程度有効であるかを見てきた．これらの性の確保等に関する法律（薬機法）」等，時シークエンスには，臨床シークエンス専用間との闘いなど，さまざまな課題に直面しに 用 意 し た HiSeq 2500，NextSeq 500，てきた．

5．人工知能技術を用いた腎病理の診断支援に向けた取り組み
河添悦昌

東京大学大学院医学系研究科医療 AI 開発学講座特任准教授
病理の分野においては Digital pathologyであると考えられる．また，このようなアの普及が進みつつあり，Whole Slide Imag-プリケーションをクラウド上に設置するこing（WSI）の出現によりテレパソロジーのとで，多くの医療機関からアクセス可能な実現や，複数人が標本を同時に供覧しなが遠隔病理診断の補助機能としても転用するらの症例検討，ならびに人工知能（AI）技ことが可能となると考えられる．

術を用いた画像解析による診断補助が進むと期待されている．

このような考えのもと，本研究では多施設の腎生検病理画像を収集し大規模な腎病

本講演では，演者の所属研究室において理画像データベースを構築するとともに，開発する慢性腎臓病（CKD）の病理診断支「畳み込みニューラルネットワーク」と呼ば援を行う AI アプリケーションの研究開発れる AI 技術を活用して，腎病理画像から臨について紹介する．CKD の未透析期間を延床 診 断 ま で の 過 程 を 支 援 す る AI ア プ リ

長することは社会的に重要な課題であるケーションの開発を目指している．

が，正確な診断と治療方針の決定のために腎病理診断は超高解像度の WSI から微は，生検腎組織の病理診断を必要とするに小な糸球体を顕微鏡で観察し，糸球体の形もかかわらず，専門に行う病理医の数は少態的な特徴から疾患や障害の程度を診断すないことが問題となっている．

るものであるが，この一連のプロセスを工そのため，病理医の診断をダブルチェッ学的にどのようにして模倣するかというこクし診断の見落としを防ぐことで負担を低とがチャレンジの一つであり，これまでに減するような AI アプリケーションが有用得られた知見を紹介したい．

総 合 討 論（司会）大江和彦

東京大学大学院医学系研究科教授・医療情報学

竹内勤

慶應義塾大学常任理事/医学部教授・リウマチ・膠原病内科学