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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〜
自立飛行の実現
(ドローンによる空撮)
ビッグデータ蓄積
領域抽出(ディープラーニング)による病害虫検出
NDVI・SPADによる
植生分析
ドローンによる
ピンポイント農薬散布
ピンポイント農薬散布テクノロジー
〜 農薬使用量1/10以下、残留農薬不検出、収量品質同等を実現 〜
農業
×
IT
医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT
水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
介護
×
IT
佐賀大学農学部、佐賀県との3者連携協定を中心とした推進
オプティムの取り組み
「○○×IT」
各業界・産業とITを組み合わ
せる「○○×IT」により
全ての産業を第4次産業革命
型産業へと再発明してまいり
ます
農業
×
IT 医療
×
IT
建設
×
IT
鉄道
×
IT水産
×
IT
コールセンター
×
IT
小売
×
IT
介護
×
IT
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 オプティム・ヘッドクォータービル(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
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日本初!国立大学内に上場企業本店を移転!
地元生産者の
方々による運営
AI・IoT・Robot時代に向けた人材教育を
大学と連携し行う
オプティムの取り組み
「○○×IT」
各業界・産業とITを組み合わ
せる「○○×IT」により
全ての産業を第4次産業革命
型産業へと再発明してまいり
ます
農業
×
IT 医療
×
IT
建設
×
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鉄道
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IT水産
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コールセンター
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小売
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介護
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20.0
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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> <%>
133万床(2014年) 119万床(2025年)
厚生労働省「病院調査資料」および日本経済新聞16.6.5より
◆ベッド数削減の方針
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
⚫ 画面や音量が小さい
⚫ 操作が複雑、タッチパネルに慣れない
タブレットの課題
●ドップラーセンサー
●温度センサー
●AIカメラ(※現在開発中)
非接触型のバイタルセンサー(ドップラーセン
サー)等と組み合わせることで、患者様の離床
状態を把握したり、脈拍等の計測・管理が可能
です。
温度センサー等の住環境センサーと組み合せるこ
とで、患者様の居住環境の状態管理が可能です。
熱中症の予防に役立ちます。
姿勢検知AI機能を搭載した「AIカメラ」(現在
開発中)と組み合わせることで、患者様の離床
状態の把握や、転倒検知等が可能です。
●IoTナースコール
インターネットにつながるIoT型のナースコー
ルボタン等と連携することで、患者様からス
タッフを呼び出したり、異常事態の発生を通知
することが可能です。
●タブレットとテレビを利用したビデオ通話
タブレットやインターネットにつながるテレビ
を用いてビデオ通話が可能です。遠隔から患者
様の様子を確認したり、遠隔診療を行なうこと
が可能です。
⚫ 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。
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
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)
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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」
こんにちは自己紹介
末岡榮三朗(すえおか えいざぶろう)
1959年7月17日生まれ(58歳)
出身地:山口県阿武郡須佐町弥富
(現在萩市)
最終学歴:1984年 佐賀医科大学医学部卒業(第一期生)
現職:佐賀大学医学部附属病院検査部長
専門:内科(血液内科)
研究分野:腫瘍学(がん)、血液学、輸血医療
趣味:とにかく体を動かすこと
目指す医師像:赤ひげ
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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
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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
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
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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~
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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
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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
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
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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
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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
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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
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
多様化する在宅医療を高度医療診断チームがサポートする
エキスパートチームによる
在宅医療遠隔支援システムの構築
高度救急救命センター
関連施設
在宅診療所在宅患者さんの多様性 専門ケアチーム
スマートグラスや
ICTによる連携
緊急性のトリアージ
搬送・入院適応の評価
在宅医療
遠隔医療センター
大学病院など
神経難病
慢性呼吸不全
小児慢性疾患
がん緩和ケア
褥瘡対策
リンパ浮腫
摂食・嚥下障害看護など
訪問
介護
在宅
Dr
訪問
Ns
自動問診および臨床診断AIシステムの構築
症例データ:
ケースレポート資料
症例データ:
退院時サマリーファイル
情報入力プラット
フォーム
(テンプレート)
病名
辞書
症状
言語
身体
所見
辞書
AI用
データ・サーバーAI用
データ・サーバーAI用
データ・サーバー
デジジョン・ツ
リーラーニング
治療経過表示シ
ステム
投与薬剤情報
(副作用プロ
ファイル等々)
地域医療連携情
報(予後、合併
症、転帰)
臨
床
補
助
診
断
シ
ス
テ
ム
3日前から咳が止まらなくて
熱は?どんな出方?
痰は?
咽頭痛?
関節の痛みは?
風邪?
気管支炎かなあ
血液検査必要かしら
レントゲンとる?
薬何だそう
そういえばこの患者
さんこの前も同じ症
状だったなあ。
いつも点滴してほし
いって言うし、
神経質そうな方だし、
この前は胃の調子が悪いって
言っていたなあ、
本当に上気道の問題かなあ?
診療の窓口
患者さん
医師
AI
診療過程とAI
症状聞き忘れてない?
診察はどこに気をつける?
症状の確からしさは?
熱は?
痰は?
咽頭痛?
関節の痛みは?
3日前から咳が止ま
らなくて
背中が痛いんです
風邪?
症状軽そうだし
熱もないから咳
止めで様子見よ
うかな
全然治らない。
熱も出てきたし、
背中がもっと痛く
なってきた
気管支炎っぽいなあ
痰の検査してみよう
かな
血液検査は?
レントゲンとろう。
どんな検査が必要?
優先順位は?
血液検査と画像所見から何を
考える
見逃してはいけない病気は?
熱が下が
らない
治療薬の選択は?
標準的な治療は?
次の検査のタイミングは?
全身状態の評価は?
鑑別診断は?
肺炎だよ
AI
症状聞き忘れてない?
診察はどこに気をつける?
症状の確からしさは?
どんな検査が必要?
優先順位は?
血液検査と画像所見から何を
考える
見逃してはいけない病気は?
治療薬の選択は?
標準的な治療は?
次の検査のタイミングは?
全身状態の評価は?
鑑別診断は?
AIを生かすための条件(情報)
定型の所見の入力
正確な症状の採取
身体所見の採取技術
主訴の正確性
検査の診断確率
費用
侵襲性
初見と疾患の関連性
非典型症例
詐病
複合病態
非典型所見
精度不足
ガイドライン
文献情報
ゲノム情報
薬剤副作用プロファイル
薬剤耐性
薬効動態
代謝(体質)
・音声認識 (カルテ入力支援、患者感情推定)
・ナレッジツリーによるヒアリング事項レコメンド
・カルテ自然言語データの意味的な構造情報抽出
・レントゲン,MIR,眼底等の医療画像データ解析
・患者の臨床データと、医療知識基盤の突合
・時系列の変化のなかから兆候を推定
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
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(有明6者連携協定) (佐賀県・佐賀大学との
メディカル・イノベーション研究所)
(織田病院 メディカルベースキャンプ
在宅医療あんしんパック)
(LANDLOG) (Remote Action)
(JR九州 実証導入) etc…
どんな産業向けサービスでも必要なこと
デバイス
接続・監視
?
データ
を見る
?
地理空間
マッピング
?
映像解析
?
アプリ追加
?
好きなように
拡張
?
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
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
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。
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
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