眼底画像からAIが診断を下すしくみ―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（1） | m3.com AIラボ

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眼底画像からAIが診断を下すしくみ―眼科医 升本浩紀が語る 医療AI応⽤までの道のり1

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2019年7⽉11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。

皆さまはじめまして 私は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をしておりま、。

す 升本浩紀と申します「⼈⼯知能（AI）」がバズワードとなり始めてから数年経ちましたが、意外と「AIとは何ができるのか？」ということは知られていないように思います。「AIがあれば⼈間も空を⾶べるのではないか？」くらいの⾔説も流れています。しかし我々、AIエンジニアとしては、「そもそもAGI（ArtiﬁcialGeneralIntelligence：汎⽤的⼈⼯知能）は存在しない」という説を⽀持する⼈が多数派を占めます。また、「AIがあってもまるで不可能なことを可能にする訳ではない」ということが、いわば常識としてあります。
AIは過度な期待から幻滅期へ「ハイプ・サイクル」と呼ばれる概念があります（下のイラスト）。黎明期が終わると、「過度な期待」の時期から、⼀旦、その「過度な期待」に応えきることができず「幻滅」期に⼊ります。次に、「啓蒙の坂」を上りながら、正しい理解が得られていきます。そして、最終的には技術として安定共有されるようになるという概念です。このハイプ・サイクルはマーケティングでよく使われる⽤語の⼀つです。
、。

、

2018年のガートナー社の報告では AIは幻滅期に⼊ろうとしているところだといいます ここで、、「過度な期医療分野においては 医療の中⼼である医師にあまりAIの考え⽅が普及しておらず」。

、・待 が持たれた状態であるともいえるかもしれません 実際に 我々はAI技術 研究についての相、。

談を様々な医療機関から受けますが 過度な期待を持たれている医師の⽅が少なからずいます
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2019/7/11（ガートナー(2018年10⽉)）

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「 」

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「 」

過度な期待のうちから AIについて 幻滅 しすぎるのではなく 正しく 理解 することが必要と思。

、 、、、いてただでさえ遅れている⽇本が世界にキャッチアップするうえでは必要だからです。

われます なぜなら 極⼒ 幻滅期を短くし 啓蒙活動期もしくは安定期に⼊ることが 医療AIにお、・、。
ジアのトップだった時代はとっくの昔に終わりました。正しい「理解」のもと、⼀部の偉いもしくは奇特な⼈がAI研究をトップダウンで⾏うのではなく、医療関係者全員がAIについてのアイデアを出し合う状態にならないと、とても追いつけません。質（ImpactFactor）にこだわるせいか、⽇本発のAIについての論⽂数（特に医学AI）は⾮常に少ないです。
⽇本は医療AIにおいては アメリカ 中国だけでなく シンガポールにも負けています ⽇本がア、、、今回の連載では AIは実際 どのような事が⾏えるのかといった基本的な考え⽅ 医療特有の様々、な問題を解決する⼿法としてどのような技術が提唱されているのかなどを紹介しながら 読者の皆さまが実際にAIについてアイデアを出せるような⼟壌となるような連載にしたいと考えていま。

す

眼底画像を分類するしくみ、、世間のAI関連書籍ではまず 損失関数や畳み込み処理 パーセプトロンなどの基本的概念や古典、。

的⼿法から⼊り 最後に少しだけNeural Networkが載るという体裁のものが多いです そのよう、な基本的概念や古典的⼿法も⼤事ですし 確かにNeural Networkの構成要素を説明するにあた、。 、・はある程度は理解しています。しかし、医師として、AIの応⽤先についてのアイデアを出すときに、そのような知識は⼀切不要だというのが、僕の考え⽅です。ここからは、AIの代表格であるNeuralNetworkのことをAIと呼びます。って 全て重要な要素です 当然 AIの研究 開発を⾏っている私は書籍に書いてある内容くらい、「あるサイズの『箱」を⼊⼒すると、あるサイズの『箱」を出⼒する」という事です。なにを⾔っているか意味不明だと思いますが、そのまま読み続けてください。
皆さまに知っていただきたいAIが⾏っている事とは

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2019/7/11

我々は眼底画像を⼀番のメインとしてAIの開発を⾏っていますので今回は画像を中⼼に説明しま。

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「 （す 画像をRGB Red, Green, Blue で読み込んだ場合 ⼊⼒として 縦×横×3 ch RGB。

。

）」の箱ができます この箱からできる3つの例をお⽰しします、これは、識別と呼ばれる問題です。「AIが画像診断を下す」といった話の⼤半は、この識別AIだと思っていただけたらと思います。
出⼒の形としては、[0.1,0.9]というような2つの数字が格納された箱となります。ちなみにこの箱の中⾝は、正常と思われる確率が0.1(10%)、異常だと思われる確率が0.9(90%)であるという意味です。このように縦×横×3chの箱から2つの数字が格納されている箱を作成できるのがAIの機能です。
①正常 病気の分類、、②正常 糖尿病網膜症 緑内障の3クラス分類

、。

、

。
⼒の形を[0.15,0.8,0.05]のような3つの数字が格納された箱を出⼒させればよいだけです。①と同じように正常と思われる確率が0.15、糖尿病網膜症と思われる確率が0.8、緑内障だと思われる確率が0.05であるという意味です。
先ほどは2クラスに分類する話でしたが 今度は3クラスになりました これも当然 可能です 出③視⼒の予測

（ ）

。

、（ ）

（何かしらの値を予測 回帰 する課題です この場合は １つの数字 視⼒ が格納された箱 [0.3]）。

とか を出⼒すればよいことになります、「箱」から「箱」を出⼒するという⾔葉の意味が少しはお分かりいただけましたでしょうか？このように、「箱」として出⼒させられるものであれば、性能はともかくとして理論的には出⼒させられるということになります。そして、医師が考えるべきことの１つ⽬として、そのしたこれらの例を通じて

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2019/7/11

「 」

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いことが 箱 で定量的に表せられるものなのか つまり 数値に変換できるものなのかということ。

が考えるべきポイントです、「 」、、いての簡単な解説を⾏いました。次回は、DetectionやSegmentation、GANといった様々な技術、モデルの種類を医療に適⽤した場合、どのようなことが可能になるかといった具体例を紹介しようと思います。
連載1回⽬の今回は 医師がAIについての 応⽤ を学ぶ意味 そして AIが何をしているのかにつ升本浩紀

 

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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