AI&medical imaging in japan(first half of 2020)

© 20200801 @tdys13
『 AI×医⽤画像』の現状と可能性
轟佳⼤
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2020年上半期編(⼀般公開版)

© 20200801 @tdys13
このまとめは20年07⽉17⽇のヘルスケアビジネス研究会向けに製作・講演したスライドの⼀般公開版です。
轟が毎年年末に趣味でまとめているスライドの第三弾です。
第⼀弾→AI×医⽤画像の現状と可能性(2018年)
第⼆弾→AI×医⽤画像の現状と可能性(2019年)
※毎年、年末に出しています。今年は上半期と下半期で出します。
個⼈的に2020年は「医療AIが世に浸透する年」と⾔っていました。
上半期も終わったので振り返りつつ、
下半期はどうなっていくのかうねうねと妄想するお供にしてもらえたら嬉しいです。
なお、AI×医⽤画像の事例話をメインにしております。
説明などに⾄らぬ点もあるかと思いますが、
その際は⾃⾝も勉強させていただきますので何卒よろしくお願いします
2020 0801 轟佳⼤
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引⽤：
・AI×医⽤画像の現状と可能性(2018)
https://speakerdeck.com/tdys13/aixmedical-imaging-in-japan-2018
・ AI×医⽤画像の現状と可能性(2019)

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⾃⼰紹介
2019年までのAI×医⽤画像振り返り
2020年上半期のAI×医⽤画像振り返り
まとめ

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⾃⼰紹介
まとめ

© 20200801 @tdys13
-所属-
アイリス株式会社 AIエンジニア
国⽴研究開発法⼈産業技術総合研究所⼈⼯知能コンソーシアム医⽤画像WGリーダー
-略歴-
2017.4 ⽴命館⼤学⼤学院情報理⼯学研究科⼊学
(知的画像処理研究室 OB)
2017.8 ~ 11 シンガポール国⽴情報研究所
(A*star/i2r Knowledge-Assisted Vision Lab)
2019.3 ⽴命館⼤学⼤学院修了
2019.4 ~ 現職
-好きなもの-
ヘルスケア、最新技術、アイス、サッカー
-その他-
連載したり、趣味でリサーチした情報をまとめてスライドにしたり、
コミュニティー(デジタルヘルスケア倶楽部)を運営しています。
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轟佳⼤ (ﾄﾄﾞﾛｷﾖｼﾋﾛ)
：@Tdys13
実物
SNS上

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⾃⼰紹介
まとめ

© 20200801 @tdys13 7
まずは…
AIとは？
(興味ない⽅は22ページまでジャンプ！)

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技術が『動⼒』を拡張した
あらゆる分野は技術との融合により進歩する

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技術が『医師の診る⼒』を拡張した
あらゆる分野は技術との融合により進歩する

© 20200801 @tdys13 10
3度⽬のブーム＆ついに社会実装期に突⼊
⼈⼯知能とは？
引⽤：
・総務省情報通信⽩書
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/nc142120.html

© 20200801 @tdys13 11
⼈⼯知能≒「様々な技術の複合体の総称」
現状はとりわけ「機械学習・深層学習」と「その他技術」が使われているものを指すことが多い
引⽤：
・AI demystified
https://www.callaghaninnovation.govt.nz/blog/ai-demystified

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「最終⽬的」を実現するために
「⽬的に沿った深層学習モデル」をベースモデルとして使⽤する
深層学習とは？

© 20200801 @tdys13 13
・⾃然⾔語処理領域
・⾳声認識領域
翻訳や⾳声解析などにも深層学習が使われている

© 20200801 @tdys13 14
機械学習の⼀⼿法である深層学習が近年では⼈⼯知能技術の中核を担う技術となっている
引⽤：
・NVIDIA ブログ⼈⼯知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは
https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/
whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

© 20200801 @tdys13 15
現状の⼈⼯知能はデータ，複合技術(深層学習×○○)，計算資源あたりが基本構成

© 20200801 @tdys13 16
将来的には外装が付いて，より⽇常⽣活に溶け込んでいく

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LOVOT(ﾗﾎﾞｯﾄ)のような可愛いロボットが溢れる世の中って素敵ですよね

© 20200801 @tdys13 18
画像系(医⽤画像も含む)では検出，分類，セグメンテーション，⽣成のタスクが多い
深層学習×画像処理の研究ジャンルについて

© 20200801 @tdys13 19
最近は「あるジャンルで提案されたモデルを別ジャンルにて応⽤する」
「各ジャンルの優れたモデルを融合させる」など展開が加速している
深層学習×画像処理の研究ジャンルについて

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『AI×医⽤画像』の現状と可能性(特別編)
まとめ
・AIとは深層学習×○○の総称
・いろんなサービスが出てきている。
・外装付きのAIが街に登場し始めたら⾯⽩いね

© 20200801 @tdys13 21
本題…
医療AIどうなってる？

© 20200801 @tdys13 22
予防・遺伝⼦解析
診察(問診・検診)
診断
治療
予兆
多くのジャンルがあるものの、ざっくりとこの５⼯程で分けられると個⼈的に考えます。
AIの医療応⽤

© 20200801 @tdys13 23
◎診察(問診・検診)
◎診断
治療
予兆
診断⽀援の際に⽤いることを前提に
研究や実⽤化されていることが多い(医⽤画像を⽤いたもの)
AIの医療応⽤

© 20200801 @tdys13 24
診断
治療
予兆
2018年は診断⽀援に関する研究開発がメインだった
AIの医療応⽤

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診断
治療
予兆
2019年は診察・診断・治療に関する研究開発、事業開発が多くなった。
AIの医療応⽤

© 20200801 @tdys13 26
診断
治療
予兆
2020年上半期はコロナ関連で問診・検診や診断に関する事業がたくさん世に出た！
AIの医療応⽤

© 20200801 @tdys13 27
今まで趣味で２つのAI×医⽤画像のまとめを公開しています
近年の医療AIに関して
引⽤：・AI×医⽤画像の現状と可能性(2018)

© 20200801 @tdys13 28
2018年末から2020年6⽉31⽇現在で進展があったものを⾒てみよう！
引⽤：

© 20200801 @tdys13 29
2018年のAI×医⽤画像の事業&研究はこちら！
引⽤：

© 20200801 @tdys13 30
その中でもピックアップしたいものは８個！
引⽤：

© 20200801 @tdys13 31
引⽤：
近年の医療AI(~2018年) ‒ 研究開発フェーズ
2019年にプログラム医療
機器として薬事申請・承認
EIRL aneurysmとして
2019年末より販売
2019年にAI研究⽤の
データベースとして⼀般公
開
⾍⻭検診AI以外にも⾝元確
認AIなど研究を広げる。
2021年以降の販売を
⽬指す

© 20200801 @tdys13 32
引⽤：
AIを⽤いた超⾳波
スクリーニング技術の確⽴。
今年度もさらに技術研究に
励む。
2019年に論⽂化。
引き続き進展あり。

© 20200801 @tdys13 33
引⽤：
2019年に海外展開準備。
2020年以降に医療機器と
して販売計画。⽶にてブレ
イクスルーデバイスに認定。
オリンパスが販売元になり
2019年、AI搭載(機械学習)
のプログラム医療機器とし
て国内第⼀号認可。
2020年、AI搭載(深層学習)
のプログラム医療機器とし
て認可。

© 20200801 @tdys13 34
引⽤：
2020年、AI診断⽀援サー
ビスの海外展開を発表。

© 20200801 @tdys13 35
2019年末から2020年6⽉31⽇現在で進展があったものを⾒てみよう！
引⽤：

© 20200801 @tdys13 36
2019年のAI×医⽤画像の事業&研究はこちら！
引⽤：

© 20200801 @tdys13 37
中でもピックアップしたいのがこちら！
引⽤：

© 20200801 @tdys13 38
引⽤：
近年の医療AI (2019年) ‒ 社会実装⽬前フェーズ
2020年、AI診断⽀援
サービス開始。
2020年、AI診断⽀援
サービス開始。

© 20200801 @tdys13 39
引⽤：
近年の医療AI (2019年) ‒ 社会実装⽬前フェーズ
⼈種差におけるAIの学習可
能性に関する研究
2020年、他の事業などに
応⽤
AIプラットフォーム
各社本格的に事業化

© 20200801 @tdys13 40
まとめ
・2015~2018年は医療AIの種を撒き、芽が出始めた物は論⽂化
・2019年は芽が出たものを製品化するため臨床試験をする動きが加速
・2020年は…?? (2020年の話は次から)

© 20200801 @tdys13
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⾃⼰紹介
まとめ

© 20200801 @tdys13 42
2020年はついに
⽇本でも医療AIの
⼤合戦がついに起きるぞ。。

© 20200801 @tdys13 43
2020年のAI×医⽤画像はDeepMindの論⽂からスタートした(2020年1⽉1⽇発表@nature)
2020年の医療AI
引⽤：
McKinney, Scott Mayer, et al.
"International evaluation of an AI system for breast cancer screening." Nature 577.7788 (2020): 89-94.

© 20200801 @tdys13 44
AIを搭載した医療機器は全世界的&⽇本でも承認され始めた(2020. 0717現在⽇本で7つの承認)
AIを⽤いた診断領域の市場
・引⽤
次世代医療機器評価指標検討会より
平成３０年度次世代医療機器・再⽣医療等製品評価指標作成事業⼈⼯知能分野審査WG報告書より
http://dmd.nihs.go.jp/jisedai/Imaging_AI_for_public/H30_AI_report.pdf
・引⽤
医⽤画像解析ソフトウェア EIRL aneurysm （エイルアニュリズム）を発売
https://lpixel.net/news/press-release/2019/9757/

© 20200801 @tdys13 45
2020年の各領域における注⽬のHealthcare AIスタートアップが発表された
AI×ヘルスケアの市場
引⽤：
・CB INSIGHTS
https://www.cbinsights.com/research/artificial-intelligence-startups-healthcare/

© 20200801 @tdys13 46
深層学習×医⽤画像の研究トレンド
前⽴腺癌のグレードを分類するコンペ*1，⽪膚病変を分類するコンペ*2、
CT画像から肺活量を予測するコンペ*3が上半期で開催されている。
引⽤：
・Kaggle Prostate cANcer graDe Assessment Challenge
https://www.kaggle.com/c/prostate-cancer-grade-assessment
・ SIIM-ISIC Melanoma Classification
https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification
・ OSIC Pulmonary Fibrosis Progression
https://www.kaggle.com/c/osic-pulmonary-fibrosis-progression/overview

© 20200801 @tdys13 47
前⽴腺癌のグレードを分類するコンぺでは
⽇本⼈チームが世界1、４、６位になった(全世界から1010チーム参加)
深層学習×医⽤画像の研究トレンド
引⽤：
・Kaggle Prostate cANcer graDe Assessment Challenge
https://www.kaggle.com/c/prostate-cancer-grade-assessment

© 20200801 @tdys13 48
2019年末から中国・武漢を発祥源としてCOVID19が世界的⼤流⾏。
COVID19
引⽤：
新型コロナウイルスに関連した患者の発⽣について
https://www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/taisaku/saigai/1007261/1007264.html

© 20200801 @tdys13 49
⽇本でも罹患者が。緊急事態であるが故にCOVID19関連製品の優先審査が発表された(04/13)
COVID19
引⽤：
新型コロナウイルス感染症の発⽣に伴う当⾯の医薬品、医療機器、体外診断⽤医薬品及び
再⽣医療等製品の承認審査に関する取扱いについて
https://www.pmda.go.jp/files/
000234904.pdf?fbclid=IwAR0Ln3WkVneZLMW6akrEF1JIDuBHw7WcBGJ_aI9UveW1K75wt75qRZ-3S5s

© 20200801 @tdys13 50
COVID19
突然クイズです
(⼼の中で答えてください)

© 20200801 @tdys13 51
COVID19
2020. 1/1~2020. 07/17(198⽇間)において
COVID19を題材とした機械学習(深層学習含む)×医⽤画像処理論⽂は何本発表された？
A. 150本
B. 350本
C. 650本
D. 1,050本

© 20200801 @tdys13 52
COVID19
2020. 1/1~2020. 07/17(198⽇間)において
A. 150本
B. 350本
C. 650本
D. 1,050本

© 20200801 @tdys13 53
医⽤画像のみならず、全世界がCOVID19に対応するために研究開発をしている
COVID19
2020. 1/1~2020. 07/17(198⽇間)において
A. 150本
B. 350本
C. 650本
D. 1,050本

© 20200801 @tdys13 54
⽇本ではCOVID19を題材に医療AIで
どんな取り組みをしてるの？
(密を防ぐおばちゃん達)

© 20200801 @tdys13 55
COVID19を題材とした⽇本における医療AI(会社⼀覧)
2020 0717 とどろき調べ

© 20200801 @tdys13 56
COVID19を題材とした⽇本における医療AI(会社×提携先or共同研究先)
2020 0717 とどろき調べ

© 20200801 @tdys13 57
COVID19を題材とした⽇本における医療AI
とどろきが個⼈的に調べたものなので不⾜等あると思います！
不⾜分は勉強させてください！！
ここのリスト、10企業+α
⼀挙に紹介するよ！！

© 20200801 @tdys13 58
[ エムスリー株式会社 × Alibaba Cloud(中国) ]
COVID-19肺炎画像解析プログラム Ali-M3
プログラム医療機器薬事承認&提供開始
・⼀⾔
- クラウド型AIタイプのプログラム医療機器
- 中国で提供されているAIを
⽇本で臨床試験を⾏い、薬事申請
引⽤
エムスリーとアリババクラウド
AI医療技術「COVID-19肺炎画像解析プログラム Ali-M3」医療機器製造販売の承認取得・提供開始
・https://corporate.m3.com/press_release/2020/20200629_001616.html

© 20200801 @tdys13 59
[ 株式会社CESデカルト × InferVision (中国)]
肺画像解析プログラム InferRead CT Pneumonia
プログラム医療機器薬事承認&提供開始
引⽤
CESデカルト
COVID-19 感染症に関係する症状を対象とした医療機器承認取得
http://desc.co.jp/covid-19/
・⼀⾔
- ⽇本初、COVID19関連で承認されたプログラム医療機器
- 中国で提供されているAIを
⽇本で臨床試験を⾏い、薬事申請

© 20200801 @tdys13 60
[ 富⼠フイルム株式会社 ×京都⼤学]
AI技術を⽤いた新型コロナウイルス肺炎の診断⽀援技術開発を開始
引⽤
富⼠フィルム株式会社
https://www.fujifilm.com/jp/ja/news/list/4968
・⼀⾔
- 京都⼤学と共同研究をしていた間質性肺炎の
定量化技術をCOVID19向けに活⽤

© 20200801 @tdys13 61
[ 株式会社NTTデータ ×DeepTek(インド)]
引⽤
AIを搭載した画像診断⽀援ソリューションがCOVID-19の診断⽀援に貢献
インドにてPOCを開始
https://www.nttdata.com/jp/ja/news/release/2020/052501/
・⼀⾔
- インドの病院にてAIを活⽤したCOVID19診断⽀援を開始
- 今後、⽇本展開やAPAC展開を⾏う

© 20200801 @tdys13 62
[シーメンスヘルスケア株式会社]
CT画像からの新型コロナウイルス肺炎の解析を⾏うAI提供開始
引⽤
シーメンスヘルスケア
AI技術によりCT画像を⽤いた新型コロナウイルス感染症の解析をサポートする
臨床研究⽤ソフトウェアの提供を開始
https://www.siemens-healthineers.com/jp/press-room/press-releases/pr-20200518-ct-ai-covid-19.html
・⼀⾔
- シーメンスヘルスケア(ドイツ)が開発したAIを
シーメンスヘルスケア(⽇本)が⽇本で提供開始

© 20200801 @tdys13 63
[株式会社両備システムズ×岡⼭⼤学]
X線画像からの新型コロナウイルス肺炎の解析を⾏うAI・臨床試験中
引⽤
ＡＩで新型コロナ肺炎を診断岡⼭⼤⼤学院の河原教授ら開発
https://www.sanyonews.jp/article/1025348
COVID-Net
https://medium.com/@sheldon.fernandez/
covid-net-an-open-source-neural-network-for-covid-19-detection-48b8a55e6d44
・⼀⾔
- カナダのスタートアップDarwin AI社が開発した
コロナ罹患者のX線画像を学習したCOVID-Netを使⽤
- 現在岡⼭⼤学で臨床試験中

© 20200801 @tdys13 64
・⼀⾔
京都⼤学の研究グループ以外は海外のCT画像やX線画像を学習したAI

© 20200801 @tdys13 65
・⼀⾔
⼈種差ってあるの？ないの？

© 20200801 @tdys13 66
多⼈種における性能差に関する調査
[ 株式会社NTTデータ×宮崎⼤学 ]
AIを⽤いたがん検出において⼈種差が⽣じないかに関する研究
引⽤
・株式会社NTTデータプレスリリース 2019 09.26
宮崎⼤学とNTTデータがAI画像診断の実証実験を実施
・技術的視点
学習データ：腹部CT画像11万枚(アメリカ⼈患者5000⼈で学習。⽇本⼈患者は⼀切含めず)
テストデータ：宮崎⼤学付属病院の⽇本⼈患者700名、上記学習画像と機材も環境も異なる。
(250名の腎癌患者，200名の腎臓疾患患者，250名の健康患者)
モデル： ???
結果：感度82.0%，特異度95.0%

© 20200801 @tdys13
・技術的視点
学習データ：腹部CT画像11万枚(アメリカ⼈患者5000⼈で学習。⽇本⼈患者は⼀切含めず)
テストデータ：宮崎⼤学付属病院の⽇本⼈患者700名、上記学習画像と機材も環境も異なる。
(250名の腎癌患者，200名の腎臓疾患患者，250名の健康患者)
モデル： ???
結果：感度82.0%，特異度95.0%
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多⼈種における性能差に関する調査
[ 株式会社NTTデータ×宮崎⼤学 ]
AIを⽤いたがん検出において⼈種差が⽣じないかに関する研究
引⽤
・株式会社NTTデータプレスリリース 2019 09.26
宮崎⼤学とNTTデータがAI画像診断の実証実験を実施
結論として⼈体画像に⼈種差はなかった。（撮像環境などの検証はこの研究では述べられていない）

© 20200801 @tdys13 68
[⼀般社団法⼈⽇本医療受診⽀援研究機構]
AI受診相談サービスユビーの提供開始
引⽤
AI受診相談サービスユビー
https://ubie.app/
⾃宅で事前問診可能な「AI受診相談ユビー新型コロナウイルス版」を無償提供開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000057275.html
・⼀⾔
- Ubie社が提供するAI受診サービスユビー
- いくつかの質問を答えた後に対処法を提⽰してくれる

© 20200801 @tdys13 69
[塩野義製薬株式会社×株式会社SyntheticGestalt×北海道⼤学]
AI創薬技術により選出されたCOVID-19治療薬候補化合物の探索研究
引⽤
塩野義製薬プレスリリース
https://www.shionogi.com/jp/ja/news/2020/06/200603_02.html
・⼀⾔
- SyntheticGestalt社が保有するAI創薬技術を⽤いて
選出されたCOVID19治療薬候補化合物を実⽤実験

© 20200801 @tdys13 70
[株式会社FRONTEO]
⾃然⾔語処理技術を応⽤して
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパスウェイマップを構成する
引⽤
株式会社FRONTEO
https://www.fronteo.com/20200417
・⼀⾔
- 事象ごとの関連性を可視化することで
COVID19の治療薬に関する情報を羅列

© 20200801 @tdys13 71
[株式会社ELIX]
AI創薬技術を応⽤してCOVID-19治療薬候補化合物の分⼦設計
引⽤
株式会社Elix
https://www.elix-inc.com/jp
Screening for COVID-19: Japanese Startup Uses AI for Drug Discovery
https://blogs.nvidia.com/blog/2020/07/08/elix-ai-covid-drug-discovery/
Nvidia GTC
https://on-demand.gputechconf.com/gtc/2020/s2747/
・⼀⾔
- グラフニューラルネットと呼ばれるモデルを⽤いて
薬剤候補のデータベースを分析し、特定の疾患を
治療するのに適した物理的・化学的特性を持つ薬剤を
推論する。

© 20200801 @tdys13 72
COVID19を題材とした⽇本における医療AI(番外編)
[Kaggle]
・COVID-19の罹患者数予測コンペ
・COVID-19 Open Research Dataset Challenge（CORD-19）
引⽤
https://www.kaggle.com/c/covid19-global-forecasting-week-1
・⼀⾔
- 罹患者数予測コンペは5回⾏われ、1回⽬の優勝者は⽇本⼈の医師兼エンジニア
- CORD-19はホワイトハウス主導のコンペ。AIの⼒を⽤いてCOVID19に対する
新たな洞察をしてほしいという旨。約3万本のCOVID19関連論⽂から
新型コロナウイルスに関して分かっていることを導き出す。

© 20200801 @tdys13 78
2020年上半期の⽇本における医療AI
引⽤
京都⼤学iCeMs
https://www.icems.kyoto-u.ac.jp/ja/news/5500
IEEE Access ”CGHF: A Computational Decision Support System for Glioma Classification
Using Hybrid Radiomics- and Stationary Wavelet-Based Features”
https://ieeexplore.ieee.org/document/9075214
・⼀⾔
- 97.54%の精度で判別する機械学習法を開発
低グレード：グレードIの⽑様細胞性星状細胞腫、
グレードIIの低グレードグリオーマ。
⾼グレード：グレードIIIの悪性神経膠腫、
グレードIVの多形性膠芽腫。
[京都⼤学×インド⼯科⼤学]
脳腫瘍を低グレード、⾼グレードに⾼精度に分類する⼿法の提案

© 20200801 @tdys13 79
[ATR×広島⼤学]
fMRIとAIを⽤いたうつ病の新規診断⼿法
引⽤
広島⼤学
【研究成果】10分間のMRI検査とAIを⽤いたうつ病の⾼い精度の判定による新たな診断法を開発しました
https://www.hiroshima-u.ac.jp/news/56799
・⼀⾔
- fMRIより全脳137領域から時系列データを抽出し
時系列相関をまとめたデータを作成。
このデータを⽤いてメランコリア特徴を伴ううつ病診断。
AUC0.94

© 20200801 @tdys13 80
[DeepEyeVision株式会社]
クラウド型AI診断⽀援ソリューション“DeepEyeVision”
引⽤
DeepEyeVision
https://deepeyevision.com/
・⼀⾔
- ⾃治医科⼤学発スタートアップ
クラウド型のAI画像解析サービス
糖尿病網膜症のフェーズを分類、円錐⾓膜を診断など
HPより引⽤

© 20200801 @tdys13 81
[株式会社メニワン]
獣医師向け⽝猫の眼底疾患診断⽀援AI
引⽤
メニワン Fundus AIについて
https://ai.meni-one.com/about
・⼀⾔
- 昨年9⽉にメニコンがサービスを発表と
発売開始をリリース
- 眼領域のメニコンが⼈ではなく⽝猫に注⼒するのは
個⼈的に注⽬してますHPより引⽤

© 20200801 @tdys13 82
[兵庫医科⼤学×ツカザキ病院]
AIを⽤いて眼底写真から脈絡膜の厚さを推定
引⽤
兵庫医科⼤学
画像処理とAI（⼈⼯知能）により、眼底写真から脈絡膜の厚さを推定することが可能と証明
（眼科学病院助⼿⼩椋有貴）
https://www.hyo-med.ac.jp/research_facilities/output/gyoseki/20200401-01.html
Choroidal thickness estimation from colour fundus photographs by adaptive binarisation and
deep learning, according to central serous chorioretinopathy status
https://www.nature.com/articles/s41598-020-62347-7
・⼀⾔
- VGG16を⽤いて眼底写真から脈絡膜厚の推測を⾏った
カラー眼底写真から、網膜⾎管消去画像を作成。
脈絡膜⾎管を描出し、視神経乳頭を削除。
それによって得られた画像から特徴量（CVAI)を算出
特徴量と脈絡膜厚の実測値の相関を検討した。

© 20200801 @tdys13 83
[プラスマン合同会社×PSP株式会社]
CT画像に映る肺結節を検出するプログラム医療機器
引⽤
Plus Lung.Nodule
https://plusmanllc.co.jp/products/
プラスマン合同会社、PSP株式会社との協業に関して
https://plusmanllc.co.jp/news/pr20200417/
・⼀⾔
- オンプレ型とクラウド型で提供を⾏うプログラム医療機器
- 顧客第⼀号として三重⼤学医学部附属病院
- 肺結節、すりガラス陰影を表⽰可能

© 20200801 @tdys13 84
[三重⼤学]
胸部X線写真を⽤いた肺体⾎流⽐の類推による⼿術指針提⽰
引⽤
Quantitative Analysis of Chest X-Ray Using Deep Learning to Predict Pulmonary to Systemic Flow Ratio
in Patients With Congenital Heart Disease
https://www.ahajournals.org/doi/abs/10.1161/circ.140.suppl_1.14250
AI outperforms clinicians for predicting pulmonary to systemic flow ratio in congenital heart disease
https://www.healio.com/news/cardiology/20200122/ai-outperforms-clinicians-for-predicting-
pulmonary-to-systemic-flow-ratio-in-congenital-heart-diseas
Train：⼼臓カテーテル検査を受けた931例の胸部X線写真
ラベル：肺体⾎流⽐
Test：100例
結果：専⾨医よりも⾼い精度(詳細なし)

© 20200801 @tdys13 85
[富⼠フィルム株式会社]
AIプラットフォーム「SYNAPSE SAI viewer」向け
肺結節⾃動検出プログラム提供開始
引⽤
「肺結節検出機能」新発売
SYNAPSE SAI viewer
https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare/healthcare-it/it-imaging/sai-viewer
⼀⾔
- 富⼠フィルムのAIプラットフォーム
- 他にもセグメンテーションや部位トラッキング、
４種の臓器に対応している
HPより引⽤

© 20200801 @tdys13 86
[株式会社NTTデータ×岩⼿医科⼤学]
AIを⽤いた⼤動脈瘤の画像診断を⾏う実証実験
引⽤
NTTデータ
岩⼿医科⼤学とAI画像診断の実証実験を実施
⼀⾔
- 岩⼿医科⼤学にて検査をした患者約27,000⼈のCT画像を使⽤。
- 4,500例の⼤動脈瘤患者、22,500例のその他の患者
- 2020年6⽉19⽇から2023年1⽉31⽇まで（実証実験期間）
HPより引⽤

© 20200801 @tdys13 87
[株式会社HACARUS×神⼾⼤学、京都⼤学]
(神⼾⼤学)AIを⽤いたMRIに映る肝細胞癌(HCC)の分類
(京都⼤学)AIを⽤いた⼦宮頸癌の予防、早期診断AIの開発
に関する共同開発
引⽤
HACARUSと神⼾⼤学、肝細胞がんのMRI画像解析と診断⽀援AIの共同研究を開始
https://hacarus.com/ja/press-release/20200518-kobe-liver-cancer/
HACARUSと京都⼤学、⼦宮頸がんの予防・早期診断AI⽀援システムの共同研究を開始
https://hacarus.com/ja/press-release/20200427-kyoto-university-cervical-cancer/
⼀⾔
- スパースモデリングに強いHACARUS社
- 医療領域のAI開発にも注⼒をしている

© 20200801 @tdys13 88
[オリンパス株式会社]
DeepLearning機能を搭載したプログラム医療機器
EndoBrain-EYE発売開始
引⽤
AIを搭載した内視鏡画像診断⽀援ソフトウェア「EndoBRAIN-EYE」を発売
https://www.olympus.co.jp/news/2020/nr01577.html
初代EndoBRAINとの類似点
- 機械学習 / 深層学習
- クラス３ / クラス２
- 病変を分類して表⽰ / 病変が画像内にある際に警告
HPより引⽤

© 20200801 @tdys13 89
引⽤
⼈⼯知能(AI)により潰瘍性⼤腸炎の内視鏡画像評価が可能に！
http://www.tmd.ac.jp/archive-tmdu/kouhou/20200302_1.pdf
Development and Validation of a Deep Neural Network for Accurate Evaluation of Endoscopic Images
From Patients With Ulcerative Colitis
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32060000/
⼀⾔メモ
-「内視鏡的な寛解」に対する精度は 90.1％、
「組織学的な寛解」に対する精度は 92.9％
[SONY株式会社×東京医科⻭科⼤学]
AIを⽤いた潰瘍性⼤腸炎の内視鏡画像評価の実現

© 20200801 @tdys13 90
[富⼠フィルム株式会社]
AIを⽤いた⼿術後の残存ガーゼ認識機能
引⽤
AI技術を活⽤した「⼿術⽤ガーゼの認識機能」新発売
⼀⾔メモ
-超軽量移動型デジタルX線撮影装置
「FUJIFILM DR CALNEO AQRO (カルネオアクロ)」
のオプション機能として販売

© 20200801 @tdys13 91
[カシオ計算機×信州⼤学]
ダーモカメラで撮影した画像にAIを⽤いた⽪膚がん(メラノーマ)診断⽀援システム
引⽤
ダーモカメラ
https://dz-image.casio.jp/?fbclid=IwAR39U9y4hM_Vyf6dMZU4_Mwa50xnzeQTGKd_G5jWck61Dz7jJVn2WTvw
医療の現場にもAIが! - ⽪膚がんのAI診断を可能にするカシオのカメラ技術
https://news.mynavi.jp/kikaku/20200107-950832/
⼀⾔メモ
- 2019年にAMED「先進的医療機器・システム等開発プロジェクト」に採択
- 2017年にはメラノーマ分類コンペで世界１位
- ⽪膚撮影⽤デジカメダーモカメラで撮影した画像共有サイトなどもある
ダーモカメラ HPより引⽤

© 20200801 @tdys13 92
引⽤
PidPort
https://pidport.medmain.com/
「AIで病気を瞬時に判定できる時代に」病理解析AIの商⽤化に成功。国内外受賞歴多数。
デジタル病理画像AI解析ソリューション「PidPort」の海外にむけたサービス提供を正式に開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000034505.html
⼀⾔メモ
- ⽇本国内におけるAI提供はまだ先。
- 海外から先に販売開始
[メドメイン株式会社]
病理解析AI「PidPort」の商⽤化

© 20200801 @tdys13 93
引⽤
どんな薬のどんな副作⽤、効能でも予測できる⼈⼯知能（ＡＩ）を開発
https://www.jst.go.jp/pr/announce/20200110/index.html
⼀⾔メモ
- 現在流通している薬剤をマウスに投与した際の副作⽤と
⼈に投与した際の副作⽤をセットでAIに学習させる
- そこからヒトへの副作⽤が未知な薬剤をマウスに
投与した際の副作⽤からヒトへの予測値を返す
[ATR×Karydo Therapeutix]
ヒトでの副作⽤・有害事象および効能を、薬の種類を問わず
に予測できる、ＡＩシステムの開発に成功

© 20200801 @tdys13 94
引⽤
⼤⽇本住友製薬プレスリリース
⼤⽇本住友製薬と Exscientia Ltd.の共同研究⼈⼯知能（AI）を活⽤して創製された新薬候補化合物のフェーズ 1 試験を
https://www.ds-pharma.co.jp/ir/news/pdf/ne20200130_2.pdf
群⾺⼤学治験についての３ステップ
https://ciru.dept.showa.gunma-u.ac.jp/general/cr-steps/
⼀⾔メモ
- 強迫性障害治療剤候補
- 健康な成⼈に対して少しずつ量を増やし
安全性を確認する
[⼤⽇本住友製薬×Exscientia(イギリス)]
共同研究されていたAIによる新薬候補化合物がフェーズ１を開始

© 20200801 @tdys13 95
引⽤
エムスリー、医⽤画像診断⽀援AIプラットフォーム事業を開始
https://corporate.m3.com/press_release/2020/20200507_001587.html
⼀⾔メモ
- 今年の⼤本命(⽕⼒が強い)
- クラウドAI
- NOBORIのエッジサーバーがベンダーレス仕様
[エムスリー株式会社×株式会社NOBORI]
医⽤画像診断⽀援AIプラットフォーム事業を開始

© 20200801 @tdys13 96
引⽤
胸部全体のCT画像解析を⾏うAIソフトウェア「AI-Rad Companion 」を⽤いた胸部CT画像AI解析受託サービスを開始
https://www.siemens-healthineers.com/jp/press-room/press-releases/pr-20200629-ai-rad-chest-ct.html
⼀⾔メモ
- 受託解析サービス
- 院内に新たに機器を設置する必要などもなく簡便
- infomity(コニカミノルタ)を導⼊している病院ですぐ導⼊可能
[シーメンス株式会社×コニカミノルタ株式会社]
AIを⽤いた医⽤画像受託解析サービスの開始

© 20200801 @tdys13 97
まとめ
<ひと⼝メモ>
・プログラム医療機器の認可を取得し、販売する企業も多く現れた
・個⼈的には統合プラットフォームや受託解析サービスに注⽬しています
あとはメニワン(⽝猫の眼底画像が⼈間と同じなのか純粋に気になる)

© 20200801 @tdys13 98
おまけ(医療AIが世に出た後の話)
※2018~19年前半、中国の話
中国の病院280カ所に導⼊
↓
病院が続々”医療AIを導⼊した”と
ブランディングを始める
↓
患者が「医療AIを導⼊しているクリニック」
を求めた

© 20200801 @tdys13 99
⽇本でも医療AIを導⼊したというブランディングが始まっている
引⽤
https://www.nishijinhp.com/nishijin2018/wp-content/uploads/MRI-update.pdf
https://www.onda.or.jp/%E8%84%B3%E3%83%89%E3%83%83%E3%82%AF/
http://www.yamagachuohp.jp/info/20200220.html

© 20200801 @tdys13 100
医療AIにおける撮像環境や⼿技の重要性が露呈した
Google Healthの論⽂
糖尿病網膜症の診断において医師並の精度が出たAIをタイの⽥舎の診療所で使った。
結果、糖尿病網膜症の診断はうまくいかなかった。

© 20200801 @tdys13 102
まとめ
上半期を振り返ると…
・COVID19の影響で学会やプレスリリースがあまり登場しなくなった
- 各社の動きが鈍化？？？
・５⽉以降に各社の医療AI戦略がだんだんと表に出てきた
- COVID19の影響でスケジュールがずれたり、
学会や展⽰会で先⾏発表する機会がなかったものの、各社やっていた
・COVID19がフォーカスされすぎて、他の情報が表に出ない
- 調べると、いろんな企業がCOVID19以外で研究開発や製品化(認証や承認)を⾏っていた

© 20200801 @tdys13 103
まとめ
下半期はどうなる？(勝⼿な予想)
・⼤合戦がさらに激化
- 個⼈的に注⽬しているのは統合プラットフォーム領域。
各社がどのように現場へ浸透させていくか、引き続き注⽬して⾏きたい。
・創薬×AI市場の急成⻑
- COVID19の影響で特効薬や化合物探索領域にさらに注⽬が浴びている。
・医療現場におけるクラウドAIに対する病院の反応
- プログラム医療機器の価格帯などがどうなっていくか
- 準拠する法的基準(3省3ガイドライン、3省2ガイドラインへの対応)
- そもそもクラウドに対する現場の対応
などなど。他にもいろんな予想は話をしていたら出て来そうなので、良かったらお話でもしましょう！

AI&medical imaging in japan(first half of 2020)

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