技術の祭典 テクノロジーNEXT 2019

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医療×AIの未来 2019 ついに厚労省も承認したAI診断支援の実力、AIで医師がいらなくなる日は来るのか

画像診断においてのAI応用は、すでに実用レベルに達し、医師や検査技師に対して十分なサポートをする状況にまで来ている。さらには、問診のAIサポートも実用化している。今後は、ゲノム解析や個別化医療などの分野でのAI。また病院のシステムとしてのAIなどに焦点が当たる。さらには、AIがより普及した時代の医師の役割さえ議論されている。医療×AIの最もホットな最新動向を伝える。

開催概要

開催日時 2019年5月28日(火) 9:45~15:20(開場 9:15予定)
会 場 ホテル雅叙園東京(東京・目黒)
東京都目黒区下目黒1-8-1 MAP ↗

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プログラム

医療AI ディープラーニング技術が導く 医療画像解析、ゲノム解析 個別化医療

AIの医療への応用を医療側がどう受け止めるか? また、社会はどう受け止めるか? 「医療側の期待度は大」と語るのは、日本メディカルAI学会を立ち上げた同学会代表の浜本氏。すでに国立がん研究センターは2016年度にAIを活用する「統合的がん医療システム」の開発プロジェクトをPreferred Networksや産業技術総合研究所と共同で立ち上げた。この経験も踏まえ、医療画像解析、ゲノム解析、個別化医療など、医療の中で発展するAIの将来像を語る。

  • 浜本 隆二 氏

    日本メディカルAI学会 代表理事
    国立がん研究センター研究所・分野長

    浜本 隆二 氏

    国立研究開発法人国立がん研究センター研究所・分野長 東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科連携大学院教授 国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター・チームリーダー

ディープラーニングを用いた医師の匠の技の再現 AIが切り開く医療機器の未来

“匠の技”にも例えられる熟練した医師の診察スキルをAIで再現し、世界の臨床医の手元に届ける――を目的に医療×AIの世界を切り開くのが、アイリスの代表取締役CEOで医師の沖山翔氏。X線、CT、内視鏡画像などの画像診断領域で、AIの活用が盛んになっているが、アイリスではインフルエンザの診断支援機器を開発し、診察領域でのAIの可能性を探っている。診察に必要な、視診、聴診、触診、問診などの診察技術のノウハウ、さらには様々な暗黙知もAIで再現し、医療機器への搭載を進めている。AIが切り開く、医療機器の未来像をおおいに語っていただく。

  • 沖山 翔 氏

    アイリス
    代表取締役CEO、医師

    沖山 翔 氏

    2010年東京大学医学部卒業。日本赤十字社医療センター(救命救急)での勤務を経て、ドクターヘリ添乗医、災害派遣医療チームDMAT隊員として救急医療に従事。2015年 医療ベンチャー株式会社メドレー、執行役員として勤務。2017年 アイリス株式会社を創業、AI医療機器の研究開発を行う。国立研究開発法人 産業技術総合研究所AI技術コンソーシアム委員・医用画像ワーキンググループ発起人、同AI研究センター研究員、救急科専門医。

ディープラーニングを用いた乳がん画像判定と今後の展望

日本の女性の11人に1人が罹患する乳がん。マンモグラフィー検診の精度向上は、乳がん患者の拾いあげと偽陽性の減少のために欠かせない。数々の手法が試みられている中、ディープラーニングによる画像判定の精度が高まっており、今後の臨床応用への可能性が期待される。その現状と今後の展望を、患者に最も近い立場の医師が語る。

  • 井上 謙一 氏

    湘南記念病院 
    乳がんセンター

    井上 謙一 氏

    1999年旭川医科大学卒業。2009年北海道大学大学院医学研究科高次診断治療学専攻博士課程修了。消化器外科医として従事した後、癌研有明病院を経て2011年より現職。日本外科学会専門医、日本乳癌学会専門医。臨床を続ける傍ら、ディープラーニングを用いたマンモグラフィの自動読影システムなど乳がんのAIによる画像解析を研究。日本乳癌検診学会 ピンクリボン賞、「乳癌の臨床」賞 優秀賞、第26回日本乳癌学会学術総会 Excellent Presentation Award受賞

ここまで来た AI問診の実力と今後

診察前に患者と医師をつなぐ最初のインターフェースが「問診表」。この問診表をAIを用いてデジタル化をし、患者にとっても医師にとっても有効なサービスであると、話題になっているのが「AI問診Ubie」。病名予測のためのアルゴリズムの開発を続けてきた医師の阿部氏が、医師の事務作業を効率化するAI問診の開発プロセスの工夫、臨床医の知恵を集めてアルゴリズム化する狙い、現在のAI問診の実力と今後の展開を含めて熱く語る。

※医師の判断・診断のサポートをするサービス・医療機器ではございません。

  • 阿部 吉倫 氏

    Ubie共同代表取締役
    医師

    阿部 吉倫 氏

    東京大学医学部医学科卒。 東京大学医学部付属病院、健康長寿医療センターで初期研修を修了。 最先端医療と高齢者医療の最前線を経験。血便を放置し48歳でこの世を去った患者との出会いをきっかけに、 医療に貢献する方法は病院で患者を治療する事に限らないと確信し、未病検出の為の人工知能の開発に傾倒。 医師として勤務すると同時に、確率・統計モデルや機械学習の知識を活かして、病名予測アルゴリズムを開発。

昼食休憩(お弁当を用意します)

大腸ポリープのピットパターン画像所見と
人工知能(AI)内視鏡画像診断支援ソフトウェア(EndoBRAIN®)の開発

今、日本でもっとも罹患率の多いがんが大腸がん。大腸内視鏡検査で前段階の病変であるポリープを、腫瘍性ポリープと、非腫瘍性ポリープに、見分けて、事前に予防的に切除処置することが大腸がん対策になる。この病変を見分ける診断技術には経験が必須だったが、AIの利用により大腸内視鏡検査のときにリアルタイムに専門医に匹敵する98%の精度で見分けられるようになった。鑑別のもとになる大腸ポリープのピットパターン画像所見の研究を長年続けて知見を集積させ、AIとのコンビネーションで技術を実現した工藤教授が語る。

  • 工藤 進英 氏

    昭和大学横浜市北部病院消化器センター
    消化器センター長・特任教授

    工藤 進英 氏

    新潟大学医学部を卒業後、同大学外科勤務。その後、秋田県赤十字病院勤務時代「幻のがん」と呼ばれていた陥凹(かんおう)型大腸癌を発見。同病院在任中にオリンパス社と共同で倍率100倍の拡大内視鏡を開発。この拡大内視鏡を用いた大腸粘膜のピット構造の観察をベースに、大腸ピットパターン分類を提唱しこの分類は欧米各国の教科書にも記載。

    近年、超拡大内視鏡(Endocytoscopy)を開発。さらに2018年末にAIによる大腸腫瘍の病理診断支援ソフトウェア「EndoBRAIN®」の薬事申請が承認。2019年3月発売予定。

    大腸癌の内視鏡検査・手術の世界的権威として知られ、手がけた検査は30万件以上。2000年から昭和大学医学部教授、横浜市北部病院消化器センター長、

    2001年~2015年同副院長(兼任)。2013年4月より現在、横浜市北部病院消化器センター長、国際消化器内視鏡研修センター長。2017年4月より昭和大学特任教授。

データヘルス、ICT改革、AIが実現する次世代ヘルスケア

厚生労働省の「保健医療分野におけるAI 実装推進懇談会」のメンバーでもある宮田教授は、「日進月歩のデータヘルス環境の中でも、AIの領域は秒速で動いているといえるほど動きが早い」という。ただし、AIが医師の業務の効率化に寄与するためにはAIプラットフォームが重要。医療ビッグデータを解析できるデータヘルスのインフラが必要だと訴える。

宮田教授が提唱するPerson-centerd Open Platform(PeOPLE)構想も含めて、一つ高い視野から医療AIの未来像をさし示す。

  • 宮田 裕章 氏

    慶應義塾大学医学部医療政策・管理学教室
    教授

    宮田 裕章 氏

    2003年3月 東京大学大学院医学系研究科健康科学・看護学専攻修士課程修了,

    同分野 保健学博士(論文)

    早稲田大学人間科学学術院助手,

    東京大学大学院医学系研究科 医療品質評価学講座助教を経て

    2009年4月より東京大学大学院医学系研究科医療品質評価学講座 准教授

    2014年4月より同教授 (2015年5月より非常勤)

    2015年5月より慶應義塾大学医学部医療政策・管理学教室 教授

    2016年10月より国立国際医療医研究センター国際保健政策・医療システム研究科 グローバルヘルス政策研究センター 科長(非常勤)

    ・厚生労働省 保健医療2035策定懇談会構成員、データヘルス改革推進本部 データヘルス・審査支払期間改革アドバイザリーグループ構成員、保健医療分野におけるICT活用推進懇談会 構成員なども務める

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