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北海道大学における医療AI研究開発基盤

文部科学省プロジェクトの概要

北海道FDSDフォーラム(2023/9/1）で発表した内容を一部アップデートしたものです。

診断・治療支援AI開発室

介護認知症AI開発室

がん遺伝子診断部
臨床遺伝子診療部• 今後、医療AI開発は非常に重要になってくる。
• そのためには、まず医療AIを開発できる人材を育成することが重要。
• 重点6領域• ゲノム医療• 画像診断支援• 診断・治療支援• 医薬品開発• 介護・認知症• 手術支援• 大学と医療機関、民間企業とが連携して、人材育成に取り組むことが重要。

CLAPの紹介とChatGPTを利用した次世代プログラミング教育

北海道大学大学院医学研究院 画像診断学教室
北海道大学病院 核医学診療科
CLAPコーディネーター
平田 健司

内科Ⅰ
内科Ⅱ
循環器内科

脳神経内科
保健：高次脳機能創発分野

画像診断支援AI開発室

医薬品AI開発室

手術支援AI開発室

放射線診断科／核医学診療科
腫瘍病理学教室
保健：医用生体理工学分野

薬学：生体分析化学研究室

整形外科
脳神経外科

北大他部局
遺伝子解析研究データベース
構築に関する研究人獣共通感染症・国際共同研究所

上部消化管内視鏡画像からの胃がんリスク識別AIの構築

部局間連携
情報科学研究院

医療AI評価開発室
ポーラーマップを用いた心疾患識別AIの構築

AIを用いた脳神経外科手術映像の分析研究

AI技術開発支援室

国際医療AI戦略室

医療情報企画部

情報：メディアダイナミクス研究室

先端画像診断開発学分野
人材育成連携人材育成連携修了要件
大学院生＋社会人（大学院共通科目）
3⼤学共通のコンテンツを使⽤
⼀般公開のセミナー

受講者数の推移（2023年3月17日時点）
インテンシブコース内訳

令和3年度

833

北海道大学の他学院大学院生
社会人（医療機関、企業、大学）

1122

令和4年度

17100

北海道大学の他学院大学院生
他大学の学生
社会人（医療機関、企業、大学）

28
666

令和5年度

14211

北海道大学の他学院大学院生
他大学の学生
社会人（医療機関、企業、大学）

37
13161

地方病院

国際戦略/連携

研究連携

 教育コンテンツの集約・共有
 オンライン講義やハンズオン実習

 研究リソースの集約・共有
 アイディアや技術の交流・共有

北大の医療AI研究力の底上げ

釧路/北見/旭川
江別/苫小牧/岩見沢

北海道⼤学独⾃の⼤学院共通科⽬

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博⼠課程
(4年)

インテンシブコース(1年)

単位取得要件

医学AI特論Ⅰ

必修

選択

医学AI特論Ⅱ

必修

選択

視聴＋(⼩テスト or レ
ポート提出)を10回以上
医療AI特別セミナー、抄読会、シンポジウム等への参加・発表

医学AIセミナー

必修

選択画像診断研究特論

選択選択

機械学習特論

選択選択

ゲノム医療特論

選択

選択

診断・治療⽀援特論

選択

選択

⼿術⽀援特論選択

選択

データハンドリング演習

選択

選択

修了要件

計6科⽬
(12単位)

計3科⽬

視聴＋(⼩テスト or レ
ポート提出)を10回以上

ハンズオンセミナーに出席

AIで解決できる医療課題を抽出

AIモデル作成

性能評価

社会実装

プログラミング

臨床妥当性

薬事申請

機械学習論⽂

医学研究院
画像診断学教室
先端画像診断開発学分野

情報科学研究院

薬学研究院

保健科学研究院

事業化

メディアダイナミクス研究室

生体分析化学研究室

医用生体理工学分野
健康科学分野
高次脳機能創発分野

保健医療分野におけるAI研究開発加速に向けた人材育成産学協働プロジェクト「Global×Localな医療課題解決を目指した最先端AI研究開発」人材育成教育拠点

東北大学（主幹校）
協力校：山形大学、福島医大

医療AI教育プログラム（Clinical AI Education Program：CLAP）
１） 博士課程医療AI開発者養成プログラム（4年間）
２） 医療AI開発者養成プログラム・インテンシブコース（１年間）

教育コンテンツ共有

トップイノベーター
輩出

社会実装を見据えたAI開発体験
第３段
医療現場でのAI開発

人材交流

岡山大学
AI知識・技術の涵養

北海道科学大学（協力校）

広い裾野とトップエッジの高さを意識した教育システム

第２段
ディスカッション実習
ハンズオン実習

第１段
レクチャー（各大学の強みを生かした講義群）

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コンピューターを制御するには•医学・医療系の研究者、学生からの、プログラミングを学びたいという要望は多い。

•

しかし、様々なハードルがあり、よほど強いモチベーションを維持できない限り、学習を継続できず、習得に至らないことが多い。

•

そんなとき、ChatGPTがプログラムを書ける知り、CLAPの学生に呼びかけた。

•2023年3月1日、6日（2日間）、各2時間、同一内容でハンズオンセミナーを開催。

•講師は平田、アシスタントとして唐、佐藤が参加。

•参加人数は計13人。

•

受講者には事前にChatGPTとGoogle Colaboratoryのアカウントの作成を指母国語人が翻訳

コンピュー
ター言語制御ChatGPTが翻訳示した。また、当日は自分のノート型PCを持ち込むよう指示した。

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テーマ1

テーマ2

• ChatGPTに20人分の架空の血圧データを作成させ、そのデータに基づいて棒グラフを作成するPythonコードをChatGPTに作成させる。
• 20人はA群がB群のいずれかに属するものとし、A群の血圧がやや低めになるようにChatGPTに指示をする。
• 群間にt検定を行い、有意差があれば図示させる。

• 公開されている乳癌のデータセットをダウンロードし、良悪性を判定する
AIモデルに機械学習を行い、性能を評価するPythonコードをChatGPTに作成させる。
• 使用する機械学習モデルはSVMとする。

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教師データ作成

Yale Univ/Taipei Medical Univ

連携研究センター：医療AI教育研究分野

プログラミングを習得するセミナー
科⽬名• 医療AI研究開発には多くの過程が含まれる。
• 必要とされるAIを迅速に開発できるチームを形成するために、個々の分野の専門家だけでなく、全体を統括・指揮できる研究者を育成する。
• 広い裾野とトップイノベーター育成。

海外拠点

5

4

インテンシブコース

フィリップス/メディカルイ
メージラボ/富士フイルム
ヘルスケア/GEヘルスケ
ア/富士フイルム富山化学/日本メジフィジックス/
富士フイルム/キヤノン
ITSメディカル/ジェイマックシステム/シーメンスヘ
ルスケア/HAIP

 医療課題抽出 人材交流 技術提供 臨床評価 社会実装研究開発支援医療情報AI開発支援室

協力校：徳島大学、香川大学、山口大学、鳥取大学、川崎医大

博士課程

企業/NPO

共同研究開発保健：健康科学分野
北海道医療データ分析センター
データヘルスイノベーション寄附研究分野

 北大病院のAI研究開発の窓口（ホームページ開設）
 AI研究開発のスタートアップ支援
 講演会・セミナー・シンポジウムの開催
 オープン・クローズ領域を区別した研究開発と知財戦略支援

北海道情報大学（協力校）

北海道大学医学院博士課程の大学院生

AMED/JST/JSPS/
文部科学省/
厚生労働省

外部資金獲得

講師派遣

博士課程とインテンシブコース

CLAPが育成を目指す人物像

公的機関

研究開発項目（一部）

医療AI研究開発重点6領域
ゲノム医療AI開発室

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北海道大学病院：医療・ヘルスサイエンス研究開発機構 イノベーションユニット：医療AI研究開発センター

1113

1415

授業の後半では各受講者に課題を解決してもらった。

良かった点

問題点

結語

1. 1から1000までの整数のうち、約数の個数が一番多いものを求めてください。
2.ダミーの血圧を3群つくり、ANOVA解析を行ってください。あえて１群だけ高い血圧にしておいてください。
3.2つのROC曲線の有意差を検定してください。
4.ダミーで2つのカプランマイヤー曲線を描き、その有意差を検定してください。
5.DICOMの連続スライスをまとめて一つのファイル形式にしてください。NIFTI形式が一般的です。その後、冠状断、矢状断、MIPを作成してください。そして、パラパラアニメをつくり動画ファイル化してください。
6.何らかの写真を読み込み、そこに北大のロゴを入れて保存してください。
7.Pythonから自分にテストメールを送ってください。

• ChatGPTに対する関心は高く、多くの受講者が集まった。
• テーマ1、テーマ2ともに、時間内に完了することができた。
• 架空のデータを簡単に作ることができて便利であった。医療問題として、医療データのほとんどは要配慮個人情報に分類されるため、教育、研究で扱うためには厳密な取り扱いを要求される。一方、架空のデータであれば、その懸念なくプログラミングに集中できる。
• 白紙からPythonのプログラムを書く必要がなく、短時間でたたき台が出来上がる。
• クラウドシステムのGoogle Colaboratoryを使用することで、受講者各自が環境構築せずに直ちにコードを実行させることができ、環境構築の問題から解放される。

• ChatGPTがbusyになることがあった。ハンズオンセミナーで使用するには致命的。ただし、有料版で解決できる可能性あり。
• ChatGPTが出力する架空の血圧データやPythonコードが、受講者ごとに異なる。全体セッションで講師がコードを解説する際に困る。
• ChatGPTが出力するPythonコードが、エラーによって動作しないことがあった。エラーが発生した受講者への対応が担当教員の負担。
• Python未経験者にはエラーの修正は困難。ChatGPTを使用したPythonコーディングには、Pythonの基礎知識は必須であると考えられた。

CLAP受講者を対象に、ChatGPTを使用したプログラミング・ハンズオンセミナーを実際に行い、本方式の利点と問題点を明らかにすることができた。今後の教育に活かしていきたい。