SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 86
Downloaden Sie, um offline zu lesen
ただともひろ胃腸科肛門科
・無送気軸保持短縮法による痛みの無
い大腸内視鏡検査を開院以来 4000
0件以上無事故で施行
・経鼻胃内視鏡検査(ラクチン胃カメラ)
極細の内視鏡を鼻からすっと通す患者
さんの苦痛の少ない検査を施行してい
ます。
差別化のポイント
4
ただともひろ胃腸科肛門科理事長
AI Medical Service Inc. CEO 多田智裕
日本の内視鏡専門医の英知を集めた人工知
能で世界の内視鏡医療の発展に貢献する
世界初、内視鏡画像人工知能診断支援システム
〜ピロリ菌胃炎・胃がんを人工知能で診断〜
本日の内容
• AIとは何か? ディープラーニングについて
• 2015年2月に歴史上初めて、AIの画像認識能
力が人間を上回った
• 特化型人工知能、内視鏡画像人工知能診断
支援システムの紹介
• 実用化に向けた取り組み
始まりは現場の困りごとだった
さいたま市
内視鏡による対策型胃がん検診
• 専門医によるダブルチェック(読影会)を月に2回
• 医師1人につき、70症例のダブルチェック
• 1症例の内視鏡画像は40-50枚
70×40枚
=2800枚
現場で撮影される医療画像は
専門医処理能力を超えている
画像診断を行う医師の作業量は過去10
年で約3倍に増えたともいわれますが、
医師の数は横ばい
70×40枚=2800枚
AIをつかって
ダブルチェック
ソフトを作れないか?
自動運転
会話できるロボット
IBM ワトソン
論文、医療ビッ
クデータ
治療方針
創薬
癌細胞
ゲノム解析
診断
国民総除菌時代の胃癌診断
-除菌後胃癌の時代がやってきた-
第 6回 FIGHT-Japan 研究会 平成29年7月9日(日)
がん研有明病院 消化器内科
平澤 俊明
The Cancer Institute Hospital of JFCR
AI
Artificial Intelligence
そもそも
人工知能って何?
人間の知能 コンピューター上
に実現
AI
人工知能革命!
特化型人工知能ディープ
ランニング
神崎洋治 『図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本』より引用
ニューラルネットワーク
神崎洋治 『図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本』より引用
ニューラルネットワーク
神崎洋治 『図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本』より引用
深層学習 ディープランニング
70×40枚=2800枚
AIをつかって
ダブルチェック
ソフトを作れないか?
感
度
:
陽
性
の
画
像
を
、
正
し
く
陽
性
と
判
定
す
る
割
合
特異度: 陰性の画像を、正しく陰性と判定する割合
医師23名の平均値
AIで医師の平均を上回る精度
<診断結果のサンプル>
29
大阪国際がんセンター 七條智聖
※特許出願済み
ピロリ感染診断AI
Ebio Medicine(Lancet姉妹誌に掲載)
EbioMedicine 25(2017) 106-111
31
ピロリ胃炎を専門医並みの高精度で診断
32
ピロリ胃炎を専門医並みの高精度で診断
33
ピロリ菌の診断だけ
じゃ意味がない
胃がんについても世界初成功
平成30年1月22日 プレスリリース
• 6mm以上の胃がんを98%の精度で発見するこ
とができました。
• 1画像の診断にかかる時間は0.02秒(2,296枚
の画像を47秒で処理)でした。
Gastic Cancer誌に掲載
朝日新聞、読売新聞、毎日新聞、産経新聞4紙に掲載
The Case which was detected by CNN
Figure 4.
a b
a b
The Case which was detected by CNN
Figure 4.
a b
a b
参加 7,971人
正答率 31%
①
②
③
④
⑤
解答
⑤
⑤
早期胃がんは何処?
解答
静止画の診断だけ
じゃ意味がない
動画対応完了
AI Medical Service Inc.設立
チーム体制
多田 智裕 (CEO)
ただともひろ胃腸科肛門科 理事長
東京大学医学部 客員講師
青山 和玄 (CTO)
NECでエンタープライズソフト
開発、ソニーで画像認識技術
開発等20年以上の経験を持
つエンジニア
山内 善行 (COO)
株式会社Qlife創業者
QlifeをM3社に売却し2016年
社長退任 当社COO就任
遠藤 有真
ニコン等で医療機器ソフトウェ
ア開発に従事していたエンジ
ニア
AI開発統括・臨床評価
社外協力者:
がん研有明病院 上部消化管 医長 平澤俊明 由雄敏之
がん研有明病院 上部消化管 医員 中野薫 堀江義政
東京大学医学部附属病院 光学診療部 藤城光弘
大阪国際がんセンター 消化管内科 七條智聖
埼玉医科大学国際医療センター 消化管内科 野中康一
埼玉医科大学病院 消化器内科 熊谷洋一
東京医科歯科大学 消化器内科 川田研郎
筑波大学附属病院 消化器内科 鈴木英雄
国内のトップ内視鏡医約20名が
当社プロダクト開発協力に結集
62
動画リアルタイム診断実例
胃がんだけなの?
食道がん
大腸がん
上部下部全てをカバー
現場プロタイプ試験成功
実機デモ動画
実機動画
Scientific Reports(Nature姉妹誌に掲載)
Scientific Reports (2018) 8:7497 | DOI:10.1038/s41598-018-25842-6
上部消化管の部位を識別
内視鏡画像チェッカー
専門医35% が 過去1年に「 自分が撮影し た部位の一部に
き ちんと 見える写真が一枚も ない」 経験あり
手ブレ、
ハレーショ ン
人工知能
泡、 カ ス
デモをご覧になり たい方はご連絡く ださ い
•ソ フ ト ウェ ア: 100万円
•ハード ウェ ア: 100万円
•月額保守( 2年契約) : 5万円
■「 手ブレ、 ハレーショ ン、 泡やカ スなど」 「 撮影
抜け漏れ部位」 をリ アルタ イ ムで検知
・診断支援ではなく適切な撮影・保存を支援します
(非医療機器)
・検知精度の完全性を保証するものではありません
■数か月おき に無料でバージョ ンアッ プ予定
・上部消化管に対応
(対策型検診マニュアルの撮影枚数・部位に準拠)
・オリンパス製EVIS LUCERA ELITEに対応
→12月に富士フィルム製LASEREOにも対応予定
■ハード ウェ アは「 17イ ンチのノ ート パソ コ ン」
・巾43cmx奥行35cmx高さ30cm
■保守時のみ独自通信( 貴院Wifi経由の通信も 可)
・セキュリティ対策済み
・当社が勝手に画像収集することはありません
概要 価格 ( 税別)
早期特典:
9月までなら
ソ フ ト ウェ ア代が無料!
※製品改善に協力をお願いします
※ハードウェアは2年保証です
※人工知能の性能は日進月歩のため2年後
にはご使用ハードウェアが要求性能を
満たさなくなる可能性がありますが
その場合は市価で買い取ります
※ソフトウェアの保守2年契約期間終了後
は1年単位の更新です(サポートを終了
する場合もあります)
お使いの
内視鏡システムに
つなぐ だけ!
画質・抜け漏れチェックAI
抜け、
忘れ
?
TEL: 03-6824-1123 メール:askAI @ai-ms.com
東京都新宿区南町34-1-601 株式会社AIメディカルサービス 担当:山内・相馬
ご注意: 本資料の内容は予定です。 変更さ れる可能性があり ます。
( 楽天リ サーチ調査、 2018年4月)
リ アルタ イ ムで
撮影済みか否かを
部位ごと に表示
オリ ンパス
ELI TE
ハード
AI導入のしかた全体像 (早期導入特典の値引きアリ版)
ソ フ ト
100万円 + 設置10万円
高性能ノート型コンピュータ
※2年保証+2年後市価買取保証
お使いの内視鏡
システムに
つなぐだけ!
100万円 + 保守72万円/ 年( 60万円)
共同研究者は
変更可
画質・抜け漏れチェックAI 非医療機器
研究参画はどちらか:
A: 画像提供…週1のドロップ&ドラッグ作業
B: 解析・論文ご執筆
当院は内視鏡の
AI(人工知能)
研究に協力を
し ています
◆皆様にご協力のお願い:
当院は内視鏡検査で撮影し た画像を、 匿名化処
理し たう えで共同研究機関に提供する場合があ
り ます。 も し を受ける方で、 も し ご自身の画像
を本研究に用いるこ と をああああああ。
一括
なら
日本医師会の倫理
審査委員会の承認
医師の通常視界の外に設置すること
■よくあるご質問:
Q:複数の内視鏡で使いまわし可能?
A:可能ですが、ひんぱんなケーブル抜き差しは故障の原因になります。また他施設への貸出は禁止です。
Q:AI使用するとき患者同意は必要?
A:共同研究に参画する場合には必要です。
Q:院内ネットワークに接続する必要ある?
A:できれば院内Wifiをご用意ください。保守時に当社からセキュアな通信をします。Wifiが無い場合は独自回線で通信します。
Q:本格的な診断支援AI(承認された医療機器)が発売された場合、途中でそちらに変更できる?
A:無償でアップグレードします。ただし保守料金は、非医療機器版の料金よりアップします。(具体額は未定)
医療機器版にアップグレードせずそのままお使い頂くことも可能です。(ただし初期導入から5年経過後は、サポート終了
となり事実上お使い頂けなくなる可能性もあります)
こ んな最先端の
職場で働き たい!
安心の検査を
受けてみたい!
特徴があっ て
患者紹介し やすい!
院内などに掲示可能
0円
0円
診断補助AI 未承認の医療機器(研究のみ使用可)
ご注意:本資料の内容は予定です。変更される可能性があります。
実機動画1
実機動画2
食道がん
食道がん動画
大腸がん
大腸動画
上部下部全てをカバー
AI内視鏡画像診断でがんの見逃しゼロを目指す
①内視鏡で検査
画像
②人工知能
(AI)で診断
診断結果
③AIの診断結果を参考
に治療方針を決定
90%胃がん

Weitere ähnliche Inhalte

Mehr von Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)

AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 

Mehr von Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ) (20)

ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
 
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
 
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
 
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
 
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
 
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
 
「言語」×AI Digital Device
「言語」×AI Digital Device「言語」×AI Digital Device
「言語」×AI Digital Device
 
深層強化学習と実装例
深層強化学習と実装例深層強化学習と実装例
深層強化学習と実装例
 
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
 
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
 
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
 
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoTJetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT
 
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoTJetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoT
 
Jetson 活用による スタートアップ企業支援
Jetson 活用による スタートアップ企業支援Jetson 活用による スタートアップ企業支援
Jetson 活用による スタートアップ企業支援
 
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
 
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
 
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
 
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
 
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
 
[Track4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~[Track4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
 

190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_株式会社AIメディカルサービス 多田智裕氏