ディープラーニングが奏でる医療最前線 ～AI臨床実装の鍵～
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ディープラーニングが奏でる医療最前線 ～AI臨床実装の鍵～
- 5. 株式会社オプティム（東京証券取引所一部：3694） • 設立：2000年 • 所在地 • 本店： 佐賀県佐賀市本庄町1 ｵﾌﾟﾃｨﾑ・ﾍｯﾄﾞｸｫｰﾀｰﾋﾞﾙ(佐賀大学構内) • 東京本社： 東京都港区海岸1丁目2番20号 汐留ビルディング 21階 • 九工大前Office： 福岡県飯塚市川津 680-41 飯塚研究開発センター103号室 • 代表：菅谷俊二（佐賀大学農学部招聘教授） • 従業員数：450名（正スタッフ・派遣スタッフ含む） • 平均年齢：33.3歳 • スタッフの8割がエンジニア • 主要株主 • 菅谷 俊二、東日本電信電話株式会社、富士ゼロックス株式会社 東京本社 佐賀本店
- 8. 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2025 2030 2035 高齢者率 高齢者数 高齢者率 統計局「人口調査資料」より ＜千人＞ ＜％＞
- 10. 医療サービス供給側の負担 14.7 16.7 18.6 27.8 49.8 ＜％＞ ◆かかりつけ医が現在実施している「負担が大きいと感じる業務」トップ５ 在宅患者に対する２４時間対応 患者に処方している医薬品の管理 患者が受診している医療機関の把握 常勤医師を複数人配備 在宅療養支援診療所の体制維持 日医総研「かかりつけ医機能」調査資料2016 ◆実際の在宅療養支援業務の内訳トップ５（織田病院の場合） ① 安否確認（ちょっとしたお声がけ） ② 服薬介助・確認 ③ 水分補給 ④ 見守り ⑤ 後片付け 織田病院業務管理資料2016年3月度実績 2817件 1573件 1123件 1141件 864件
- 15. ⚫ テレビ ・遠隔お声がけ（ビデオ通話）を行う上で使用。 ・家庭用テレビ(※1)の他タブレットも可能。 ・遠隔お声がけ（ビデオ通話）を行う上で使用。STBとカメラをセットでご提供します。 ・テレビと接続することで、テレビを活用した遠隔お声がけができるようになります。 ⚫ セットトップボックス（STB）一式 ⚫ バイタルセンサ ・ドップラーセンサ等でバイタルを計測できます。 ・様々なメーカー機種に対応可能です。(※2) ・患者宅の室内温度等を計測。バイタルセンサと 合わせて様々データで患者を管理できます。 ・IP型のナースコールと組み合わせることで、患 者からの呼び出しにも対応できます。(※2) ⚫ 環境センサ ⚫ IoTナースコール ※ ：紹介機器は接続可能デバイスの一例です。写真はイメージです。詳細型番や仕様に関しては別途弊社までお問い合わせ下さい。 また、お客様のご要望する機器と必ずしも接続できない場合がございますので、予めご了承のほどよろしくお願い致します。 ※1：メーカー・型番によっては接続できない場合もございます。詳細は弊社までお問い合わせ下さい。 ※2：現在対応開発中の機器になります（2017年12月25日時点）。今後の対応可能機種や取得可能なデータ種類等は別途お問い合わせをお願いします。
- 16. 良い 90% 患者の 安心感の向上 かかりつけ医、 医療スタッフ の感想 社会医療法人 祐愛会織田病院 「Smart Home Medical Care」実証実験結果 抜粋 2016 年 10 月 26 日〜2018 年 3 月 8 日
- 17. オンライン診療 ITサービス 研究開発事業 在宅医療支援 ITサービス （オンライン診療ITサービス）
- 18. Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. 佐賀大学医学部のご紹介 本学部の基本理念は、「医学部に課せられた教育・研究・診療の三つの使命を一体として推進することに よって、社会の要請に応えうる良き医療人を育成し、もって医学・看護学の発展並びに地域包括医療の向 上に寄与する」
- 20. Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. メディカル・イノベーション研究所とは？ 佐賀大学とオプティムが未来型医療IoT/AIの共同研究において包括提携 『メディカル・イノベーション研究所』を設立 高度医療に向けた新たな知見 と研究 医療を担う人材の育成 臨床データや実践の場の提供 IoT・AIのテクノロジー 知的 戦略・ノウハウの提供 医療 IoT・AI人材の育成支援 高度医療の実現・地域医療の連携強化に向け、 学術シーズとIoT/AIを融合した共同研究により、新たなイノベーションを創出する ー 未来型医療IoT・AIの活用で佐賀から世界をリードする ー
- 21. Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. 医療の現場を取り巻く環境 医療IoT・AIを活用してこれらの課題の解決を目指します ◆ 少子高齢化と医療コストの削減 ◆ 医療資源の不足や地域格差 ◆ 経験に基づく技術伝承の難しさ ◆ 先制医療、地域医療の重要性
- 22. 受診から在宅まで シームレスな医療体制 地域包括 支援センター 介護施設 在宅 調剤薬局 診療所 （歯科）診療所 （医科） 検査会社 検診 センター 病院 Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. メディカル・イノベーション研究所のコンセプト いのちをつなぐメディカル・ネット ～世界最先端の医療をIoT・AIを用いて佐賀から実現する～
- 23. Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. 様々な診療科の第一人者と包括的な研究を推進 医療のあらゆる専門領域において、第一人者の医師と包括的に共同研究を実践する 宮﨑 耕治 佐賀大学 学長 末岡 榮三郎 医学部・臨床検査 医学講座・教授 山下 秀一 医学部・附属病 院・病院長 能城 浩和 医学部・一般・ 消化器外科学・教授 木村 晋也 医学部・血液・呼吸器・ 腫瘍内科・教授 阪本 雄一郎 医学部・救急医学講座・ 教授 相島 慎一 医学部・病理学講座・ 教授 入江 裕之 医学部・放射線医学・ 教授 江内田 寛 医学部・眼科学講座・ 教授 楠元 美華 医学部・眼科学講座・ 助教授 中村 秀明 医学部・臨床検査医 学講座・特別研究員 岩村 高志 医学部・救急医学講座・ 講師
- 24. Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. メディカル・イノベーション研究所の活動方針 未来型医療体系の提案 医療資源の有効活用と効率的医療体制の構築 実行型IoT技術の導入 1 2 3 従来の手法にとらわれず、IoT/AIを活用した高度医療を実現し、共同研究を 通じて新たな診断・発見技術の創造も行う 地域医療や病診連携に必要な各機関との密な連携を行い、ムダをなくし、医療 コストを抑え、高い品質の医療を提供する 研究に長い期間をかけるのではなく、安全性を確保したうえで、実践型の IoT・AIの導入を行う。本当の現場で使える技術の確立を行う
- 25. Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. 25 AI（人工知能）を用いた眼底検査の画像診断支援
- 26. Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. 視覚障害の原因 緑内障、糖尿病網膜症、加齢黄斑変性は早期発見・治療を行うことで 視覚障害や失明を防ぎ、視覚の質（QOV）を高めることが可能 中江公裕、石橋達朗、他 厚生労働省難治性疾患克服研究事業 2006 佐藤里奈、石橋達朗、小椋祐一郎、他 厚生労働省難治性疾患克服研究事業 2012
- 27. Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. 課題とAI（人工知能）による解決の可能性 従来の診療は複雑であり、眼科医にとって技術と時間を要する作業だが、 AI（人工知能）を用いることで早期診断による「診断精度の向上」 や「先制医療の実践」が期待できる 医師の診断能力のバ ラツキ 専門医の地域格差医師への作業負担 専門医が不足する地域でも 素早い診断が可能に 同一作業からの開放 正確性低下の要因を排除 高いレベルでの 診断均一性を確保 病診連携・内科との連携診断精度の向上と医療安全 治療介入の遅れによる病 状の進行 早期診断による 先制医療の実践 医療費削減 課題 解決 手法 AI（人工知能）を用いた 眼底画像解析によるアプローチ
- 28. Copyright © 2016 OPTiM Co. All Rights Reserved. 眼底画像解析AIによる緑内障診断支援の仕組み 深層学習（ディープラーニング）を用い「視神経乳頭・陥凹」を抽出してC/D比を解析する 学習量 学習を繰り返すと、解析に必要な箇所を正確に抽出できる ようになる。(この場合は視神経乳頭・陥凹) ② 学習 学習データを増やすことで未知のデータに対しても頑健 な抽出が可能になる。 未知のデータに対して学習結果を 使って乳頭・陥凹を抽出する。 抽出した乳頭・陥凹からC/D比※1を 算出し、緑内障の疑いを解析する。 緑内障が進行すると、この数値が 大きくなることが知られている。 ※１…陥凹と乳頭の大きさの比率 元データに抽出結果を合成 ③ 解析① 入力 少 多 赤：陥凹 緑：乳頭 青：その他 元データ 教師データ ※疾患箇所
- 30. 眼底画像を用いたAI補助診断をモデルとして 人工知能を用いた画像診断補助システムの 臨床実装のための3ステップシステム開発 対象患者スクリーニングのた めのAI補助診断システムの構 築 臨床患者データによる制 度の検証と 教師画像の蓄積 一般住民における 検診への応用のためのシ ステム開発 1st generation AI 眼底画像＋高度評価技術の連 携による Advanced AI system 1st step AI systemとの 連携による診断制度の向 上 各種臨床情報との統合に よる専門家のための保持 診断システムの構築 時間軸と1st step AIの変化率 （△AI）によるリスク因子の 抽出と評価機能の搭載 臨床経過と治療反応、お よび予後のデータ挿入に よる2nd generation AI systemの構築 PHR事業と連携した健 康推進事業への実装 対象疾患 網膜黄斑変性症 糖尿病性網膜症 血管障害性疾患評価 PHR directed 2nd generation AI Advanced AI
- 36. OPTiM Cloud IoT OS（AI・IoTプラットフォーム） IoT Explorer Insight Map Cloud Vision Code Store 農業・水産ソリューション 医療・介護ソリューション Smart Field (現場管理支援サービス) AI Physical Security Service (AI監視カメラサービス) Smart Retail Management (店舗管理支援サービス) AI Call Center Service (AIコールセンター支援サービス) AI Voice Analytics Service (AI音声解析サービス) AI Predictive Maintenance Service (AI予知保全サービス) 小売 飲食鉄道 製造 電力 医療 介護 ビル・不動産建設 コールセンター 農業 水産 デバイス ネットワーク （佐賀県・佐賀大学との 産学官連携協定） （有明6者連携協定） （佐賀県・佐賀大学との ﾒﾃﾞｨｶﾙ・ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ研究所） （織田病院 ﾒﾃﾞｨｶﾙﾍﾞｰｽｷｬﾝﾌﾟ 在宅医療あんしんパック） （LANDLOG） （Remote Action） （JR九州 実証導入） etc…
- 38. IoT Explorer Insight SkySight Cloud Vision Store Code 機器の接続・管理や人工知能を用いた分析まで包括的に実現する AI・IoT時代に最適化された次世代のクラウドサービス
- 39. IDM Every Device Management OPTiM Apps IoT Explorer Insight Map Cloud Vision Device Management (Optimal Biz) (役割) • 資産管理 • モニタリング • リモートコンフィグ • リモートアップデート • デバイスからのデータ取得 IoT PaaS Code 3rd Apps Open ID Connect OAuth2.0 SAML2.0 SCIM (特徴) • 階層型マルチテナント • ID/PASS認証 • 多要素認証 IoT Hub Datastore LAMBDA ・時系列データストレージ ・ファイルストレージ OPTiM Cognitive Services Vision APIs (視覚) Speech APIs (会話) Nature Language Processing APIs (自然言語処理) 農業・水産 （病害虫検知） 医療 （眼底診断） 物体検出、テキスト抽出、顔 認証 OPTiM Solutions 農業・水産業 建設（Apps） 店舗（無人・マーケティング） 故障・異音マネジメント フィジカルセキュリティマネジメント フィールドマネジメント コールセンターソリューション 医療(AI・遠隔・在宅) ドローンソリューション (Kernelの役割) • I/O制御（チャネル） • メッセージング • データストア • プロセス制御（ラムダ） • クラスタリソース管理 • タスクスケジューラーDeveloper Center Cloud API Portal OPTiM Store デバイス IaaS / PaaS Microsoft Azure
- 40. 農業・水産 病害虫検出（稲・大豆） 生育分析（NDVI・SPAD） 成熟度別カウント（トマト） 医療・介護 C/D比率算出 ベッド転落検出 小 売 空席検出 鉄 道 危険状態検出 異常行動 建 設 特殊車両検出 作業内容特定 林 業 樹木検出 緑内障などの病気を早期 発見することができます。 ベットの下に転落し動か ない場合にアラートを通 知します。 空席を検知します。 デジタルサイネージや メールで空き状況を通知 し、回転率の向上に役に 立ちます。 山や森の木が規定以上に 密集している個所を検知 します。 自然災害の防止になりま す。 線路転落や白線超えなど の危険状態をリアルタイ ムに検知し、管制室への 早期アラートを実現しま す。 電車に乗車しない、ふら つき、うずくまりなど検 知しアラートを通知しま す。 特殊車両を検知します。 乗り忘れの防止になりま す。 指定した車両が正しく稼 働しているか検知します。 ドローンの映像から、畑 の中の害虫を検出します。 ドローンの映像から、畑 の中の作物がどれくらい 成長したか検出します。 既定の完熟度になったト マトを検出します。
- 41. Cloud IoT OS（AI・IoT・ビッグデータプラットフォーム） 医療現場やヘルスケア・福祉サービスなどにかかわる、あらゆる臨床データを記録、管理、AI分析 眼底画像解析AIソ リューション ③AI画像解析ソリューション ④ メディカルフィールドソリューション ①リモートメディカルソリューション ・ビデオ通話情報 ・診療予約情報 ・患者属性情報 ・レセプト情報 ・心拍データ ・体表温度 ・行動データ ・位置情報 ・居室温度 ・体動・呼吸情報 ・離床情報 スマートデバイス ・動線分析 ・作業映像 ・音声データ ・眼底写真 ・X線写真 ・MRI画像 遠隔診療 ポケットドクター リアルタイム状況 共有システム ⑤スマートホスピタルソリューション Smart Home Medical Care ②ホームメディカルソリューション 病院の業務支援 ⑥スマート介護ソリューション ウェアラブルデバイス フィールドセンサー ネットワークカメラ 医療画像撮影機械 徘徊検知クラウド マッピングソリュー ション