水曜ワトソンカフェvol.22「医療方面でのWatson活用の検討」

医療方面でのWatson活用の検討
水曜ワトソンカフェ 2019.10.16

概要
• 話す人
• 気になったニュース
• Call for Code
• Alfresco
• 開発中のePROについて
セッションでお話しました、システム概要図は配布資料に含まれておりません。12月中旬の研究発表までお待ちください。
• BMXUG セミナー / IBM Champion

話す人
西川浩平
• IBMのユニバーサルデザインの取り組みのおかげで、
IT業界に携わり、IBM Champion やってます。
• The ２０１９ Call for Code Global Challenge
で、チームがGlobal Semi Finalist選出。
• 医療福祉分野で、Watson活用を試行錯誤しつつ、
年２回の研究発表。母校の医学部等と共同研究。
• リックソフト株式会社勤務
https://www.ricksoft.jp/

気になったニュース
2019/09/09 日本経済新聞
AI使い胃がん内視鏡診断川崎市で産学病院連携
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO49518230W9A900C1L82000/
2019/10/14 日本経済新聞
がん治療アプリで支える「患者の訴え」治療の指標に
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO50902160R11C19A0TCC000/
2019/10/15 NHKニュース
ＡＩのディープラーニングで脳の病気を発見医療機器に初承認
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20191015/k10012131931000.html
Watsonでけっこう出来そうな気がする....。

Call for Code
コードの力で、自然災害に立ち向かう
今年は、全世界で...
• 18万人以上が参加
• 参加国 165
• 応募作品数 5,000以上
素晴らしいことは、
多くの作品のコードをGithub
などから見ることができる!!
https://developer.ibm.com/jp/callforcode/

例えば、Project Owl
2018年の最優秀ソリューション
日本語記事 https://www.gizmodo.jp/2019/05/ibm-project-owl.html
Webサイト http://www.project-owl.com/
コード https://github.com/Project-Owl

今年の最優秀ソリューション Prometeo
消防士のためのヘルスケアプラットフォーム。
災害時における消防士の作業中のバイタルをモニタリングし、安全に関する情報をモニタリング。
https://jp.techcrunch.com/2019/10/14/2019-10-12-ai-based-firefighter-safety-startup-prometeo-wins-ibm-call-for-code-challenge/

Japan Top 3
日本からは、トッププロジェクトとして、3ソリューションが選出。
https://developer.ibm.com/jp/callforcode/projects/
✓ Prevent the Outbreak of Infection
https://github.com/kolinz/Prevent-Outbreaks-of-Infection
✓ KOUDOU Flow
✓ Blooming – Everybody Smiles More

Prevent the Outbreak of Infection
自然災害発生後、避難所での感染症拡大は避けなければならない。
しかし、災害発生地域や発生状況次第では、感染症原因菌など判別できる医療関係者が不足する。
避難所などでの感染症原因菌を特定をWatsonでサポートし、結果を専門医や関係者と共有する
ソリューションを開発。
写真引用：防災情報新聞(Bosaijoho-Shinbun)
http://www.bosaijoho.jp/useful/material/
写真引用: 一般財団法人消防防災科学センター災害写真データベース
http://www.saigaichousa-db-isad.jp/drsdb_photo/photoSearch.do

感染症原因菌の特定方法グラム染色を採用
グラム染色は、感染症の初期診療において、染色するスペース、顕微鏡、
染色液があれば検査でき、初期抗菌薬の選択や治療方針の決定など、
一度に判読できる検査手法。
(グラム染色を用いた感染症診療支援について - 日本臨床微生物学会）
画像引用元：Wikipedia グラム染色
https://ja.wikipedia.org/wiki/グラム染色
開発にあたって、生画像データの使用は研究倫理上問題があるため、チームメンバーで専門家の
三木さんが、学習用の模型を作成し、Visual Recognition カスタム画像分類モデルを作成。
6種の原因菌の模型とネガティブ画像、各20～30枚作成し、Watsonに学習させた。
例肺炎レンサ球菌
（肺炎など)
例インフルエンザ菌
(気管支炎等の原因菌)
例黄色ブドウ球菌
(食中毒など)

システム構成
画像判別
実施 DB
チャットに
結果送信
IBM Cloud IaaS Virtual
Server
オンプレミス版Node-REDを導入
Jupyter
Notebook
Watson Studio
• 表形式
• CSV出力
• Slack
• Mattermost
専門医や各避難所
関係者と情報共有
判別結果
受信
IBM
Cloudant
DBに
結果
保管
• Watson Visual
Recognition
• IBM Cloud Object
Storage

使用したIBM Cloud 各サービス
区分サービス名用途
データベース IBM Cloudant 画像判別結果の保管
AI Watson Studio
画像分類モデルの開発
画像判別結果の可視化
CSV形式でファイル出力
AI Watson Visual Recognition Node-RED上で画像判別
ストレージ IBM Cloud Object Storage 画像判別用の教師データの蓄積
コンピュート Virtual Server
Node-RED及びフロントアプリケー
ションのホスティング

デモ
結果表示後
DB保管 & チャット送信へ。
患者名や医師名、場所情報を入力し、画像判別を動画で説明します。

チャット送信 Slack or Mattermost
チャットに
結果送信
専門医や各避難所関係者との情報共有
を自動化
判別結果
受信
• Slack
• Mattermost
Slackが使えない場合は「Mattermost」を用い、専用サーバー上でチャットシステム構築を想定。
速報値として、判別結果を通知

裏側 Node-RED
画像分類モデルを
選べる作りです。
内視鏡やCT画像に
対応など、拡張を
想定して実装。
Watson Visual
Recognition に
よる画像判別
判別結果をフロ
ントに返す処理
判別結果をDBに格納。
判別結果をチャット
に送信する処理。
フロントアプリ
から届いた送信
データを受信

Alfresco
Alfrescoは、オープンソースの文書管理システム、いわゆるECM。
https://alfresco.ricksoft.jp/
➢ 無償で使えるCommunity Edition
➢ 書類や画像などを多用する業務を自動化
➢ GxP産業(医療機器, 医薬品など)では、システム開発におけるALMなどに活用

Alfresco Image Recognition
勤務先のリックソフト開発のアドオン
「Alfresco Image Recognition」
Watson Visual Recognition対応。
カスタム画像分類モデルを指定し、
JPEG画像をアップロードすると、自動
でタグ付け。
https://github.com/Ricksoft-
OSS/imgRecognition
Call for Codeで使用した
感染症原因菌画像の分類
をやってみた。
カスタム画像分類モデル
に従って判定され、タグ
付けされている。
一般に公開されている「ツカザキ病院」の
眼底画像や、「NIH Clinical Center」の
X線画像で、カスタム画像分類モデルを作
成すると、より実用的。

ePRO
electronic Patient-Reported Outcome
パソコンやタブレット端末、スマートフォン等を使い、患者自身が健康状態などを記録・評価する
仕組み。
先行研究では、ダナ・ファーバー癌研究所の取り組みがあり、QOL向上や生存率向上の可能性が
示唆されている。
個人的には、ePROを安価に構築するために、
2019年5月に、豪Atlassian社の「Jira Service Desk」をベースに問診票システムの一部と
してプロトタイプを開発、第16回広域連携医療ネットワークシステム研究会にて発表。
臨床試験に向け開発続行中。
Watson Discoveryに加え、Watson Visual Recognition連携など開発中。

自宅や出張先から、体調報告や健康相談
患者サイド
病院サイド
患者の健康状態に応じて、
病院内関係者と自動共有
開発中の画面です。

Watson Discovery連携の試作
ePRO向けAI連携の技術検証として、副作用などの報告以外に、日々
の「健康相談」を入力した場合、Node-REDとWatson Discovery
を用いて、適切な診療科をガイドするWatson連携機能を実装。
Watson
Discovery
患者からの報告を感情分析し、日々の治療に前向きかどうかなど判別
するWatson連携機能を検討中。Watson NLUなど。

裏側 Node-RED + Watson Discovery
健康相談の内容から、受診した方が良い診療科名を知らせる処理

BMXUGからのお知らせ
2019.10.19
ラズパイとNode-REDで「TJBot zero」を作ろう2019 #10基礎編
東京会場 https://bmxug.connpass.com/event/143819/
長野会場 https://bmxug.connpass.com/event/143820/
BMXUG市川IT勉強会「レースゲームを作って、鈴鹿サーキットを走ってみよう！」
簡単なタイピングができれば子どもでも参加可能♪
https://bmxug.connpass.com/event/147552/

IBM Champions
IBM Champions
https://developer.ibm.com/champions/
IBM Champion ノミネーションミートアップ候補募集
https://chouseisan.com/s?h=ecd7edd5926942daa051bccd191258ec

Thank you !!
水曜ワトソンカフェ 2019.10.16

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