「フレーム問題」AIは未知の病気を識別できるか―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（5） | m3.com AIラボ

2020/3/19



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14「フレーム問題」AIは未知の病気を識別できるか―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（5）（ ）2020年3⽉19⽇ ⽊、

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、、 、、、クがあると紹介しました。今回は、その中の「識別」について詳しく掘り下げていこうと思います。

第2回の連載で 画像AIには識別 回帰 物体検知 segmentation ⽣成の⼤きく分けて5つのタス「フレーム問題」とは何か、「超広⾓眼底撮影装置（Optos）」で撮影した画像を⽤いた各種疾患のAI診断論⽂を発表してきました。初めて発表したAI診断論⽂は、正常眼のOptos画像と、網膜剥離眼のOptos画像を識別するというものでした。
我々はこれまで（ ）（ ）正常眼 左 と網膜剥離 右 のOptos画像

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、  （）、、網膜剥離は 特に 胞状 ブーラス状 の剥離領域があった場合 ⾮常に所⾒が⽬⽴つため 近年。

、のニューラルネットワークでは⾼精度で識別を⾏うことができます しかし このAIには⾮常に⼤き。

、な問題があります というのも 正常と網膜剥離以外の所⾒をもつ眼底画像に対する挙動が⼀切。

予測できないのです

増殖性糖尿病網膜症のOptos画像、、

例えば 上の画像のような正常でも網膜剥離でもない しかし明らかに正常ではなさそうな眼底画。「網膜剥離眼と正常眼以外の眼底所⾒は存在しない」というような、限定された条件のことを「枠（フレーム）」と⾔います。このようにフレームの中だけで思考（演算）することにおいて、AIは⾮常に⾼速であり、かつ精度も⾼く⾏えます。しかし、現実世界では、ありとあらゆる疾患が現れる可能性がありますし、そもそも眼底がきちんと撮影されていない場合すらあります。
像の場合です、では このようなフレーム問題を抱えているAIは実⽤的ではないのでしょうか、？

私の考えとしては
2.フレームを極⼒広く取る
3.距離学習

1. そもそもAIを限局されたシーンで使う。という3つの解決策があると考えています（） 

フレーム問題解決⼿法 1 ― 運⽤改善

、解決策の⼀つとして ある程度画⼀化された条件のデータにのみAIを適⽤することが挙げられま。

、、

す 例えば ⼈間が先にデータを確認し 明らかに他の病気がないかを確認した上で問題がない、、「 」

場合 もしくは問題を限局した上で それ専⽤のモデルに 確認 をさせるという運⽤を⾏うという。

、。

例です この場合には フレーム問題をほぼ除外できた上でAIを活⽤できるように思います
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しかし この解決⼿法の場合に得られるメリットは 医師とAIのタブルチェック つまり信頼性向上、。

効果であり 労務コスト改善効果はほぼありません（）

フレーム問題解決⼿法 2 ―データセットを幅広く、、、、、要疾患を限定することは可能です。そして、AIによってこれらの「想定疾患」のみを識別することは不可能ではありません。しかし、想定疾患に限定したとしても、所⾒のバリエーションが⾮常に幅広く、全てを網羅するようにデータセットを構築することは困難です。
眼科においては網膜剥離 緑内障 糖尿病網膜症 加齢⻩斑変性 ⽩内障眼底など ある程度重。
、な施設に多く設置されています。糖尿病網膜症の重症な患者はOptosで撮影される前に、他の施設である程度レーザー治療を受けており、それでもコントロール不⼗分であるため、⼤規模施設に紹介されるケースが多くを占めます。そのため、Optosで撮影されている重症糖尿病網膜症患者の眼底画像は、そのほとんどがレーザー照射後です。つまり、Optosで撮影された糖尿病網膜症の眼底画像は、ほとんどが治療必要性のない軽症例か、レーザー照射後の重症例になってしまいます。このように網羅性の⾼いデータセットを構築することは⾮常に困難なのです。
例えば次の例を⾒てみましょう 我々が主に使⽤しているデバイスであるOptosは ⽐較的⼤規模（） 

フレーム問題解決⼿法 3 ― Metric Learning「MetricLearning（距離学習）」と呼ばれる⼿法があります。これは、データ間の“距離”を学習する⼿法です。例えば下の画像だと、スニーカー同⼠は⽐較的近い距離にあるが、スニーカーとハイヒールは遠い距離にあることがわかります。

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。 ：距離学習の例 参照 https://vision.cornell.edu/se3/embeddings-and-metric-learning/、、診断⽀援AIにおいては 同じ診断は⽐較的距離が近くなり 異なる診断は距離が遠くなるように学。

、、習するAIといえるでしょう このような 普通に識別するだけのAIではなく 距離を測定するAIを⽤、、いることで 明らかに異常だがAIにとっては未知である疾患の画像に対して 何らかの異常を指摘。

するように設計できる可能性が⾼いと⾔えます、連載5回⽬の今回は 社会実装の際に問題となるフレーム問題の紹介およびそれを乗り越える⽅。

、法について紹介しました このような問題について⼀つ⼀つ⼯夫しながら乗り越えることこそ AI。

開発において最も⼤事なのではないかと考えています升本浩紀 

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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