○ AI技術を生命科学の現場で用いる
人工知能(AI)は古くはパズル解きからある種の専門家判断の代用まで、近年 では画像認識から自動翻訳までさまざまな分野で活用されています。第 2 次世界大戦中に数学者が開発した暗号解読機はコンピュータ科学を進展さ せました。その後、しばらくして「AI」という言葉が定義され、パズルを解く AI などの研究が盛んになりました。時を同じくして、物理学を駆使した工学が 花開き、カメラをはじめさまざまな工学製品が次々と普及しました。その結果、 カメラで撮影した画像が大量に集められるなど、21 世紀にはビッグデータ時代が 到来しました。2015 年には、120 万枚にも及ぶ犬や猫の画像を学習した AI が人間 よりも高精度に画像を分類したことで、「AI は画像認識で人間の目を超えた」と いわれるまでになりました。
このように、AI は数学、物理学、工学と複雑に干渉しながら、壮大な流れを作 ごうごう
ってきました。私たちは、この壮大な流れが囂々と音を立てながら生命科学の流 れと合流している時代を生きています。生命科学は 18 世紀の人体解剖図、19 世紀 の病原体、20 世紀のゲノムなど古くから脈々と発展してきましたが、生命科学の ビッグデータと AI 技術を用いることで、新たな可能性が開かれ始めています。 今後、大きく発展する可能性に期待が高まります。
では、AI 技術によって生命科学のどの領域がどのように発展し得るのでしょう か。どのような AI 技術が武器となるのでしょうか。AI 技術を使うには何が必要 でしょうか。AI 技術を生命科学の現場で用いるために解決すべき課題は何でしょ うか。
AI 技術は病理学や医用工学、解剖学、神経科学、細胞生物学、脳神経外科や 内科学、眼科学、放射線医学、手術医学など、基礎医学から臨床医学にいたるま で幅広い領域に浸透し始めています。また、画像分類なら畳み込みニューラルネ ットワークなどがよく用いられますが、データの量や用途に応じて技術のライン ナップの中から適切な武器を選ぶ必要があります。さらに AI を医療機器として リリースするためには、資金調達、人材戦略、知財戦略などに抜かりがあっては いけません。
○ 本書の構成
本書の構成は、次のようになっています。
第 1 章では、AI と医療に関わる昨今の社会状況や AI の医療への応用に関する法 律をまとめます。医療は個人のゲノム単位で最適化するものというプレシジョ ン・メディシン(精密医療)の考え方が社会的に浸透してきました。2018 年には、 医療 AI を後押しする次世代医療基盤法が制定されています。本章を読むことで、 医療と AI の全容をつかめます。
第 2 章では、AI が医療にどのように貢献しているかを、実際に事業化されてい る事例を中心に紹介します。医療の現場で活躍している画像を扱う AI、自然言 語や数値などの系列データを扱う AI について、さまざまな事例を把握できます。 また導入の背景にも触れているので、新たな医療 AI の製品を企画する際の助け にもなります。
第 3 章と第 4 章では、数式は最小限にとどめながら医療 AI の開発に必要な技術 を紹介します。そのうち、第 3 章ではX線などの医療関連の画像を扱う技術を、 第 4 章では電子カルテなどの医療関連の自然言語や数値などの系列データを扱う 技術をまとめています。これらの章では、医療 AI のプロダクト開発に必要な技 術を押さえることができます。
第 5 章は、データの章です。出どころがはっきりしたデータは AI 技術の開発 に非常に有用です。医療 AI の開発に使われる有名な公開データと提供元をリス トアップし、データの作り方、標準的な医療 AI における開発の流れまで踏み込 みます。第 3 章から第 5 章を通して、自分たちのデータを使って AI を開発する流 れをつかめるようになります。
第 6 章では、医師かつ起業家の視点から、医療 AI ならではの 7 つの課題につい て紹介します。課題設定、データ収集、プロダクト開発、機器販売、知財や特 許、チームや人材、資金調達やサポート機関について網羅しており、医療 AI の 事業化において役立つ情報満載です。
第 7 章では、韓国の医療 AI ベンチャーである VUNO 社とのインタビューと、 そこから日本が学べる事柄を考察しています。韓国において医療 AI は非常に盛 り上がりを見せています。中でも成長著しい VUNO 社は、本書執筆中の 2021 年 2 月に新規株式公開を行うことが明らかになり、世界の医療 AI 企業の試金石に なるような勢いがあります。そういった中で行われた VUNO 社とのインタビューは、日本における医療 AI の普及に向けて多くの示唆をもたらすでしょう。
また読者特典として、医療 AI の有用なサイトをまとめています。必要に応じ て参照することで、効果的に最新情報をキャッチアップすることができます。 本書を読むことで、医療を中心とする生命科学に使われる AI 技術から適用事 例、今後の課題を網羅的に把握できます。
本書は、素晴らしいメンバーとの共著によって実現しました。世界各地を飛び 回った元大手商社マンで、現在は日本最大級のAIコミュニティであるTeam AI を運営している、起業家の石井大輔氏。石井氏のネットワークがなければ本書は 完成しませんでした。
そして、AI の医療応用に関する新規事業企画や開発経験を 経て、現在は先端技術のコンサルタントである清水祐一郎氏。多数のプロジェク トに参画した清水氏の経験をもとに、豊富な医療 AI の事例が紹介されています。
また、医師であり起業家でもある河野健一先生。AI を用いた医療用プログラムの 開発を行っており、医師と AI エンジニアの 2 つの立場から医療 AI を実現化する ためのリアルな課題が論じられています。
私の担当箇所の執筆が進まない中、共著者の方々からは執筆作法など多くのご 指導をいただきました。また、編集担当の長谷川和俊氏は読者目線のコメントを 多数くださいました。株式会社ニコン数理技術研究所の同僚各氏は技術者の観点 からご教示くださいました。さらに、韓国語と日本語が堪能な陳宣熹(ジンソンヒー)氏は、VUNO 社と私たちをスムーズにつないでくださりました。最後に、本書執筆の 間、激励し続けてくれた妻の夏来と子どもたち、拓実と聡実に感謝します。
2021 年 5 月 著者を代表して 小西 功記
