IT による新しい医療支援

医療ビッグデータクラウド基盤構築と AI 画像解析研究
医療ビッグデータ研究センター
平成 29(2017) 年 11 月に新設された医療ビッグデータ研究センター (Research Centre for Medical Bigdata, RCMB)
では、医療ビッグデータクラウド基盤を構築することと、AI などの機械学習を利用した画像解析の研究に取り組んでいます。当センターにおける取り組みの現状と、今後の展望について紹介します。

何が問題なの？

どうやって解決するの？

・日本の社会が高齢化

・IT を利用してこの問題を解決

医療ケアの必要な患者さんは増えているのに、お医者さんの数が足りない専門医の高度な知識や技能を AI (Artiﬁcial Intelligence) に機械学習させ、この AI一般医が広い範囲の診療科を診なくてはならない

・一般医も専門医の知見や技能の支援を得られる

・地方では専門医の数が足りないのお医者さんをインターネットのクラウドに置く・お医者さんは忙しい

日本全国どこからでも、インターネットに繋がる環境さえあれば、クラウドの AIのお医者さんが答えてくれる

限られた時間の中で高度な医療技術の習得、習熟が求められる

それって、つまり ...

増え続ける患者さんの診療に日夜あたる

・でも、お医者さんも人間では？

孤立無援

技術を兼ね備えたお医者さんが必要

専門医不足

・幅広い診療科の深い知識と高度な医療

AI のお医者さんが人間のお医者さん

忙しい

そう、こんな状況はいつまでも続かないを置き換えるの？
・診断を確定し、治療方針を決定する

AI のお医者さん
が診断支援のは人間
クラウドの AI のお医者さんは、人間のお医者さんを手助けをする存在

どんな研究？
当センターには、二つの研究の柱があります。一つはクラウド基盤を構築する研究、もう一つは機械学習を利用した AI画像診断技術を開発する研究です。AI による画像診断の精度を高めるには、深層ニューラルネットワークの設計もさることながら、学習させるデータの質と量がとても重要です。クラウド基盤に質の高い学習データを大量に収集し、このデータを用いて AI 画像診断の研究を進めます。
クラウド基盤構築

AI 画像診断

匿名化した大量の医療画像データを格納するファイルサーバー ( ストレージ ) と機

クラウド基盤に大量に収集した医療画像データを教師データとして AI などの機械械学習を行う計算 (GPU) サーバーから構成されるオンラインプラットフォームを学習を行い、画像診断支援のためのプロトタイプ研究を行います。ここで開発し構築します。クラウド基盤は高速・頑健・安全な学術情報ネットワーク SINET5た技術が AI のお医者さんとして将来の医療クラウドサービスの基礎となります。

で学会や研究者とつながります。
学会等

大学・病院

学会サーバ

医療画像データ
（匿名化）

研究者
（医療）

深層畳み込みニューラルネットワーク(深層CNN)
VPN

❶

VPN

医療画像ビッグデータ
クラウド基盤（NII クラウド）

医療画像
データ
医療画像（匿名化）
データ
（匿名化）

AI 画像解析
deeplearning
AI 画像解析deep learning

入力層VPN❷

高性能ストレージ 高性能GPUサーバ

畳み込み層

全結合層 出力層❷

研究者（AI /情報）

❶…

健常❷
眼底画像

クラウド基盤の機能

プーリング層❶ 学会サーバからデータ（匿名化済）をアップロードして保存する❷ 研究者がクラウド上でデータを解析する

出典: http://www.mdpi.com/2078-2489/7/4/61

AI画像診断の一例❶ 正解ラベル付き眼底画像を深層CNNに学習させる❷ 出力を2値にして健常眼底と緑内障眼底を判別する

緑内障

当センターの研究の一部は、国立研究開発法人日本医療研究開発機構 (AMED) から研究資金の提供を受けています。また、大量の医療画像の受け入れ、収集、および、それに関連する個人情報保護は医学系 7 学会 * との連携を通じて行ないます。
AI 画像診断の研究は、東京大学・名古屋大学・奈良先端科学技術大学院大学・九州大学の各研究室の協力を得ています。
*: 日本病理学会・日本医学放射線学会・日本消化器内視鏡学会・日本眼科学会・日本皮膚科学会 ・日本超音波医学会・日本医療情報学会 ( 順序不同 )連絡先： 医療ビッグデータ研究センター
rc4mb@nii.ac.jp
research.nii.ac.jp/rc4mb

Innovation of Diagnosis through Information Technology

Cloud Platform and AI Image Analysis of Medical Bigdata
Research Center for Medical Bigdata
Founded in November 2017, Research Center for Medical Bigdata (RCMB) has been working on construction ofcloud platform for medical bigdata and studies for medical image analysis using machine learning (ML) including
artiﬁcial intelligence (AI). Here we are going to introduce our activities so far and outlook what we are aiming for.

What's the problem?

How we'd solve the problem?

・Ever aging society in Japan・The power of IT

・Especially, not enough number of specialist inprovincial area

as cloud services.

Increasing demand for medical care while declining the number of doctors

GPs (general practitioners) have to cover many medical ﬁelds.

・Doctors have no time

GPs are encouraged to acquire many sophisticated skills in short periodof time.

That means...
・Few GPs who have excellent skills
in many ﬁelds

AI can learn skills and knowledge of many specialists and can be deployed・GPs should be able to get support of thespecialists
The AI doctors of cloud provide diagnostic aids through the net.

Will the AI doctors replace humandoctors?
diagnosticsupport

We aren't aiming for that.

from・It's human that diagnose andAI doctors
make a therapeutic decision

should take care of ever increasing number of

The AI doctors only assist human doctors.

patients.

・Aren't they humans?

Of course they are. But it's not sustainable situation
either.

Actually what are you doing?
There are two main activities here. One is the construction of a cloud platform for medical bigdata and theother is research for medical image analysis using ML such as deep neural net. To improve performance ofthe ML including AI, not only the architecture of the neural net, but both quality and quantity of the data arealso key factors. The cloud platform will store large amount of high-quality medical imaging data, which areessential for the study of ML-based diagnostic system.
Construction of cloud platform

ML-based diagnostic system

Construct an online cloud platform consisting with ﬁle servers (storage),

Prototyping ML-based diagnostic system utilising the medical images on

which store anonymised medical images, and computing (GPU) servers

the online platform as learning data. The AI doctors of cloud should befor the ML.

based on the prototypes.

medical societies

Medical Image Bigdata
Cloud Platform (NII Cloud)universities
hospitals

servers

VPN❶

VPN
anonymised
medicalimages

anonymised
medicalimages

AI image analysis
deep learning

high-performance high-performancestorages
GPU servers

researchers(medicine)

Deep Convolutional Neural Network (deep CNN)
fullyconvolution
connected
pooling layers
layerslayer output
layer

input
layer

VPN

❷

researchers(AI/informatics)❶❷…

intact❷ocular fundus images❶ take anonymised image data form medical societies and securely store them
Functions of
Cloud Platform ❷ analyse the dataset on the cloud by researchers

Credit: http://www.mdpi.com/2078-2489/7/4/61

An Example ofAI Image Analysis❶ deep CNN learns the labeled fundus images❷ set binary output and classify intact andglaucoma fundus

glaucomaPart of our research activities is funded by Japan Agency for Medical Research and Development (AMED).
Collection and anonymisation of the medical images are joint efforts with 7 leading medical societies inJapan*. Studies on ML-based medical image analysis are in collaboration with the University of Tokyo, Nagoya
University, Nara Institute of Science and Technology and Kyushu University.
*:the Japan Society of Pathology, the Japan Radiological Society, the Japan Gastroenterological Endoscopy Society, the Japanese Ophthalmological Society,
the Japanese Dermatological Association, the Japan Society of Ultrasonics in Medicine and the Japan Association for Medical Informatics

Contact： Research Center for Medical Bigdata
rc4mb@nii.ac.jp
research.nii.ac.jp/rc4mb