2020/5/22

AI開発について必要とされる5つの能⼒―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（7） | m3.com AIラボ



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14「AI開発について必要とされる5つの能⼒―眼科医 升本浩紀が語る 医療AI応⽤までの道のり 7」（ ）（ ）2020年5⽉22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、、

これまでAIをどのように使うか その応⽤先 実際の取り組み⽅などについて6回の連載を⾏って。

、

きました 今回は AIを学ぶには実際に何を勉強すればよいのかについて紹介したいと思いま。

す「」

そもそも何ができたら AIがわかった といえるのか、？
。

AIエンジニア単独ではAIの構築はできず 基本的にチームで⾏う必要があります たとえば教師、（、）あり学習のニューラルネットワークを開発するのであれば インプットデータ 例えば 画像 とアウ（、 ）。

トプットデータ 例えば 診断 をセットで⽤意する必要があります インプットデータを効率よく抽、。 、、ためには、ドメイン知識、つまりその対象業界の専⾨知識が必要になります。

出してくるためには 抽出基盤が必要になります また アウトプットデータ つまり診断をつける、、さらにドメイン知識と⼀⼝に⾔っても 具体的な診断などのミクロ的なドメイン知識だけでなく ニ。

、ーズを把握するようなマクロ的視点のドメイン知識も必要になります もちろん AIエンジニアとし、、て 数式レベルの理解など理論的な知識もある程度必要ですし 使い物になるレベルに持っていく。

ためのプログラミング知識も必要です、、

これらのことから 私の考えとしては ⼤きく分類して
2)プログラミング知識

1) AIそのものについての知識

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AI開発について必要とされる5つの能⼒―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（7） | m3.com AIラボ4)マクロ的ドメイン知識5)インフラ構築
3) ミクロ的ドメイン知識。の5つの能⼒がチーム内に必要になるのではないかと考えています1) AIそのものについての知識
、、 、、

、

画像AIは ⼤きく分けて分類 回帰 物体検知 セグメンテーション ⽣成の5つのタスクがあるこ、と そしてこれらを組み合わせることで⾮常に幅広いタスクが⾏えることを第2回の連載で紹介し。

「」、ました 開発チームは AIは何ができるか という引き出しを多く持たないと 通り⼀遍なAI開発し。

かできません、、

たとえば AIは分類しかできないと思っているチームだったら AIでできることとして思いつくのは。

、

画像からの診断くらいでしょう ですが AIはセグメンテーションもできると知っているチームであ、。

、

れば 画像からさらに多くの情報を抽出できるAIの構築を⾏うことができます このように 知識の、。

引き出しが多ければ多いほど アイデアを思いつく基盤となります ドクターがAIについて学ぶ場、。

合には AIそのもので何ができるかの知識が⾮常に重要になってくるでしょう

2)プログラミング、。

AIについていくら知識があったとしても 実際にAIを構築できなければ絵に描いた餅です 実際、。にどのように構築するかを考えるためには プログラミングの知識が必要となります、⼀般的に ニューラルネットワークはプログラミング⾔語のPythonのTensorﬂowかPytorchで構。

築することが多いと思います 前処理は画像においてはOpenCVやNumPyなどのパッケージが。

、。

必要になってきます これらのような 思考を具体化する⼿法についての知識が必ず必要です、TensorﬂowやOpenCVなど各種パッケージやPythonそのもののスキルは 例えばインターネット「 」、に、Documentなど詳細な⼀次情報にあたることをお勧めします。

。

で Tensorﬂow ⼊⾨ のように調べることで 初⼼者向けに圧縮された情報が出てきます その後

3)ミクロ的ドメイン知識

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もし 眼科領域でAIを構築するのであれば 眼科の知識は当然必要になります たとえば緑内障「」

であれば視神経乳頭周辺の所⾒である Cup/Disc⽐率(C/D⽐) と呼ばれる値が上昇するという、、

知識があれば セグメンテーションを⽤いてCup Discの⽐率を求めるなどの具体的な⼿法を思。

いつくことができます、、ですが その知識がなければ AI的な観点からアプローチしようというアイデアは思いつきませ。

、、。

ん さらに⾔ってしまえば 診断がつけられないので タグをつけることすらままなりません この、。

ように AIの開発においてはミクロ的なドメイン知識は必要不可⽋なものであると考えています、、Cup(⻘⾊) Disc(⾚⾊)をセグメンテーションした上で 垂直⽅向のC/D⽐を測定する⽅法

4)マクロ的ドメイン知識。

、

AIの構築は基本的にはビジネスです その意味では 誰にも需要のないAIを構築しても仕⽅あり。

、、、ません ミクロな視点 つまり⾃分の関⼼だけでは不⼗分で マクロな視点 つまり世間がどのよう。

なAIにニーズがあるのかも常に考える必要があります、、、

たとえば 眼科領域のAI開発においては 糖尿病網膜症や加齢⻩斑変性 緑内障が広く取り組ま。

、れているタスクであることは知っておく必要があるでしょう ほかにも 網膜剥離は⽶国訴訟原因、の第1位であり 先進国においては⾒逃しが⾮常に問題視される疾患であることは押さえておくべ。 、・、

き知識です 上記 ミクロ的 マクロ的ドメイン知識はその領域の勉強を⾏うか その領域の専⾨。

家にチームに所属してもらうことが必要になるでしょう

5)インフラ構築、、、

AIを実装するにあたっては データを収集するフェーズ モデルを構築するフェーズ モデルを搭。

載するフェーズの3つのフェーズに分けられます

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AI開発について必要とされる5つの能⼒―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（7） | m3.com AIラボ、

データを収集するフェーズにおいては 画像を集めることやタグを効率的に⼊⼒することについて。

、
ば、そのエッジのPCの性能について考慮する必要がありますし、クラウド上に搭載するのであれば、どのようにクラウドまでデータを運ぶか、どのような運⽤にするかを検討する必要があります。

考える必要があります モデルを搭載するフェーズにおいても エッジのPCに搭載するのであれ、、、

このように AIを構築するために必要なデータを収集する際や AIを搭載していく際には モデル。

、構築段階とは異なるITの知識が必要になります このように ハードウェアやクラウドについての。

知識もチーム内には必須となるでしょう、。
難です。その意味で、これらの知識が網羅的にカバーできる様なチームづくりを⾏い、チームで開発を⾏うことがベストだと考えています。
今回は AIの実装に対して必要な知識を紹介しました ⼀⼈でこれらの知識を網羅することは困升本浩紀 

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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https://medicalai.m3.com/news/200522-series-masumoto7

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2020/5/22

AI開発について必要とされる5つの能⼒―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（7） | m3.com AIラボ

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