研究計画書 AI( 人工知能 ) による内視鏡画像自動診断 ( 病変 拾いあげ ) システムの実証実験 申請者 ( 研究責任者 ) 所属埼玉医科大学総合医療センター消化管外科 一般外科氏名熊谷洋一 Ver /12/26 Ver /12/20

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1 研究計画書 AI( 人工知能 ) による内視鏡画像自動診断 ( 病変 拾いあげ ) システムの実証実験 申請者 ( 研究責任者 ) 所属埼玉医科大学総合医療センター消化管外科 一般外科氏名熊谷洋一 Ver /12/26 Ver /12/20

2 1. 研究の名称 AI( 人工知能 ) による内視鏡画像自動診断 ( 病変拾いあげ ) システムの実証実験 2. 研究組織 2.1 研究代表機関 ( 研究責任者 ) 医療法人ただともひろ胃腸科肛門科院長多田智裕 2.2 当院の研究責任者消化管外科 一般外科 医師 准教授 熊谷洋一 当院の医療行為実施者消化管外科 一般外科 医師 教授 石田秀行 消化管外科 一般外科 医師 教授 持木彫人 消化管外科 一般外科 医師 講師 石畝亨 消化器 肝臓内科 医師 教授 岡政志 消化器 肝臓内科 医師 教授 道田知樹 消化器 肝臓内科 医師 准教授 松原三郎 消化器 肝臓内科 医師 講師 高林英日己 消化器 肝臓内科 医師 助教 林健次郎 2.3 共同研究機関の名称医療法人ただともひろ胃腸科肛門科がん研有明病院内視鏡診療部東葛辻仲病院大腸肛門科ららぽーと横浜クリニック胃腸科大阪国際がんセンター消化管内科埼玉医科大学国際医療センター消化器内科 ( 消化器内視鏡科 ) 埼玉医科大学総合医療センター消化管外科 一般外科東京医科歯科大学消化管外科学分野食道外科 2.4 臨床研究実施機関の代表者 ( 各機関の臨床情報の収集と試料の採取および管理の統括 ) 医療法人ただともひろ胃腸科肛門科多田智裕 1

3 がん研有明病院内視鏡診療部平澤俊明東葛辻仲病院大腸肛門科松尾恵五ららぽーと横浜クリニック胃腸科大西達也大阪国際がんセンター消化管内科七條智聖埼玉医科大学国際医療センター消化器内科 ( 消化器内視鏡科 ) 准教授野中康一埼玉医科大学総合医療センター消化管外科 一般外科准教授熊谷洋一東京医科歯科大学消化管外科学分野食道外科講師川田研郎 システム共同研究開発先 : 国立研究開発法人産業技術総合研究所野里博和 システム委託業務発注先 : 株式会社 AI メディカルサービス多田智宏 2.5 中央事務局研究責任者 : 多田智裕所属組織 : 医療法人ただともひろ胃腸科肛門科所属部署 : 胃腸科住所 : 埼玉県さいたま市南区別所 7 2 1ファーストタワー 202 電話 : 研究の背景 意義と目的胃がん検診が従来のバリウム検査から胃内視鏡検診へ移行するのに伴い さいたま市では 現在胃がん検診の 8 割が内視鏡で施行されている. 胃がん検診においては精度管理のため 専門医による内視鏡画像のダブルチェックが義務付けられており 数万件の内視鏡検診に伴い 2 次読影において専門医が読影する画像枚数は 1 回 1 人当たり 1 時間で約 2800 枚と膨大なものとなっており現場の負担となっている 年に画像認識能力が人間を上回った AI( 人工知能 ) を医師のアシストとして使用すれば 2 次読影作業の精度とスピードを向上させる事が技術的には可能である. 通常観察内視鏡ではないものの 顕微内視鏡レベルにおいては人工知能が専門医と同等の精度を出せることが証明されている ( 文献 1). Novel computer-aided diagnostic system for colorectal lesions by using endocytoscopy 2

4 Yuichi Mori et al Presented at Digestive Disease Week 2014, May 3-6, 2014, Chicago, Illinois, USA また ディープラーニング機能を持った人工知能が専門医と同等の画像診断能力を発揮する事は皮膚科では発表されている ( 文献 2) 年 2 月号 Nature 巻頭論文 : 皮膚の病変を学習する : 人工知能が画像から皮膚がんを検出する能力を強化する しかし これまで誰も AI( 人工知能 ) の内視鏡画像診断能力が実際の医療現場において役立つ精度 ( 正確性 ) と性能 ( スピード ) を満たせるのか検証していない. 今回 AI を用いた内視鏡画像診断システムのプロトタイプを開発し 実証実験 ( 人工知能教育に収集した画像および動画の 95% を使用し 残り 5% を完成した人工知能がどれだけの精度とスピードを持って診断できるかの検証 ) そして 何十万枚もの画像の二次読影で疲弊している内視鏡検診に関わる専門医の負担軽減が可能かの検証を行う. 専門医と同等の精度が人工知能により実現できれば 専門医不足の地域にも精度の高い医療を提供できる可能性がある. 4. 研究方法研究デザイン : 後向き 前向き観察研究本研究の概要を日本医師会臨床試験登録システムに登録し 患者の診療録から観察項目として 診断 治療内容 内視鏡検査画像ファイリングシステムに保存された内視鏡画像を設定した. 収集した画像の匿名化処理を施した上で サーバー内に収集し 診断ごとのグループ分けを行う ( 人工知能に教えこませる教師画像の作成 ) システム開発会社および共同研究開発先の産業技術総合研究所 ( 以下 産総研 ) は診断名ごとに分類された画像を人工知能に学習させ人工知能の教育を行う. 主要評価項目 : 人工知能教育に収集した画像の 95% を使用し 残り 5% を完成した人工知能がどれだけの精度とスピードを持って診断できるかの検証を行う. ピロリ菌感染胃炎の診断 胃がん 食道がんの検出率 大腸ポリープの良悪性度の鑑別 ( 腺腫か癌かの区別 ) などが初期の重点検討項目となる. 悪性腫瘍にかかわらず 炎症性腸疾患などの良性疾患の診断も可能かも検討する. 3

5 設定根拠 : 上記が実証されれば 数十万枚もの二次読影の負担に苦しんでいる内視 鏡検診に関わる専門医の負担軽減が見込まれるため 副次評価項目 : 1. 胃炎画像からピロリ菌感染診断の補助が可能かの検討 2. ポリープなどの癌化リスク疾患の拾い上げ能力の検討 3. 検診二次読影現場において専門医の負担軽減可能かの検討 4. 近年増えてきている難病 潰瘍性大腸炎の診断が可能かの検討 5. 胃癌 食道癌 大腸癌の深達度診断が可能かの検討 6. 拡大 超拡大 ( 顕微 ) 内視鏡による消化器病変 ( 良性 悪性疾患含む ) の存在診断 病理診断 深達度診断等が可能かの検討設定根拠 : いずれも現在の内視鏡検査の精度向上に資する項目であるため 5. 研究期間研究期間 : 承認日 ~2020 年 3 月 31 日 ( 登録期間 : 承認日 ~2019 年 3 月 31 日 ) ( 観察期間 : 承認日 ~2020 年 3 月 31 日 ) 6. 予定症例数 全施設で予定症例数 :10 万件 画像枚数で 100 万枚 当院予定症例数 : 食道 胃 十二指腸症例 500 例 7. 研究の実施場所 埼玉医科大学総合医療センター内視鏡センター 8. 被験者の選択基準 除外基準 選択基準 : 当院および共同研究機関で AI( 人工知能 ) が診断できるようになると望まし いとおもわれる疾患リスト ( 資料 2-3) に合致する内視鏡画像および内視鏡の動画. 除外基準 本研究に同意を得られない患者 4

6 9. 研究の科学的合理性の根拠通常観察内視鏡ではないものの 顕微内視鏡レベルにおいては人工知能が専門医と同等の精度を出せることが証明されている. Novel computer-aided diagnostic system for colorectal lesions by using endocytoscopy Yuichi Mori et al Presented at Digestive Disease Week 2014, May 3-6, 2014, Chicago, Illinois, USA また ディープラーニング機能を持った人工知能が専門医と同等の画像診断能力を発揮する事は皮膚科では発表されている 年 2 月号 Nature 巻頭論文 : 皮膚の病変を学習する : 人工知能が画像から皮膚がんを検出する能力を強化する 被験者に理解を求め同意を得る方法 10.1 遵守すべき諸規則 ヘルシンキ宣言 人を対象とする医学系研究に関する倫理指針 10.2 研究対象者の保護 本研究に関係する全ての研究者は, ヘルシンキ宣言に従って本研究を実施する 説明事項本研究は, 既存試料の提供者である研究対象者のインフォームドコンセントの実施は困難なことから, 人を対象とする医学系研究に関する倫理指針に従い, あらかじめ情報を通知 公開し研究対象者等が拒否できる機会を保証する方法 ( オプトアウト ) を実施し, 総合医療センター倫理委員会ホームページ上に研究計画書を公開する. なお, 本研究の被験者になることを希望しない旨の申し出があった場合は, 直ちに当該被験者の内視鏡画像及び診療情報を解析対象から除外し, 本研究に使用しないこととする. 対象者に対し説明者 ( 研究責任者および共同研究者 ) が書類を用い, 外来あるいは病棟のプライバシーの保たれた場所で説明する. 本研究の目的及び方法, 予想される利益と不利益, 研究的側面の説明, 個人情報の保護, 本研究に同意しなくても不利益を受けないこ 5

7 と, 同意した場合でも随時撤回できることなどについて説明し, 承諾を得た場合, 本人よ り署名を得る. 11. 研究対象者に緊急かつ明白な生命の危険が生じている状況に置ける研究の取り扱い 該当せず 12. 個人情報の取り扱いについて ヘルシンキ宣言, 人を対象とする医学系研究に関する倫理指針, に従って, 個人情報の保護に配慮する. 患者登録にあたっては, 採取した診療情報 ( 内視鏡画像 ) は 匿名化ソフトを用いて ( 独自開発した Pictmask) 画像に映り込んでいる個人情報のエリアのカットを行い ファイル名から患者氏名 生年月日 カルテ番号 住所 電話番号を消去し 代替する登録番号にて匿名化する. 登録番号と被験者個人を連結する対応表は 個人情報管理者 ( 消化管外科 一般外科准教授石橋敬一郎 ) のもとで厳重に管理保管し, 対応表は消化管外科 一般外科研究室内の鍵のかかる棚に保管する. 本試験の実施に係る記録 ( 文書及び電子記録 ) は本試験終了後 5 年間保存し, その後破棄する. 本研究における画像等は 研究代表機関および共同研究機関から収集された情報を 研究代表機関において 研究責任者多田智裕の責任の下 マイクロソフト社のワンドライブのサーバー内にアクセス制限を厳重にかけた上で保管する. 各研究者は自分が担当する画像以外は参照できないようにアクセス制限を施し 全ての画像を参照できるのは研究責任者のみとする. 研究期間終了後 10 年保存した後 登録番号等を消去し廃棄する. また本研究では 上記サーバーに保管された情報の中から システム共同研究開発先の産業技術総合研究所人工知能研究センター ( 実験責任者 : 野里博和 ) に情報 ( 内視鏡画像およびその画像内の病変位置を特定したアノテーションデーター ) を提供する. 提供の際には 研究代表機関ただともひろ病院の規定に従い提供を行い 研究責任者が当該情報の提供に関する記録を作成し 提供日から3 年間保管する. 提供方法は 暗号化された HDD などの記録媒体や産総研が契約しているファイル転送サービスにて提供する. 匿名化において作成される対応表および 各共同研究機関における内視鏡画像と紐づいているカルテ情報は 各共同研究機関において適切に管理を行い 産業技術総合研究所には一切提供しない. データー提供先の産業技術総合研究所にお 6

8 いても 研究機関終了後 10 年保存した後 登録番号などを消去し廃棄する. 13. 当該研究に参加することにより期待される利益および起こりえる危険並びに必然的に伴う心身に対する不快な状態本研究により被験者が直接受けることができる利益はない. しかし 研究成果により将来の医療の進歩に貢献できる可能性がある. また 本研究は既存情報を用いた観察研究であり 被験者に直接的不利益は生じない. 14. 試料の取り扱いについて 当院で保存すべき試料はない. 15. 病院長への報告内容及び方法 1 研究責任者は, 研究の倫理的妥当性若しくは科学的合理性を損なう事実若しくは情報又は損なうおそれのある情報であって研究の継続に影響を与えると考えられるものを得た場合には, 遅滞なく, 病院長に対して文書にて報告し, 必要に応じて, 研究を停止し, 若しくは中止し, 又は研究計画書を変更する. 2 研究責任者は, 研究の実施の適正性若しくは研究結果の信頼を損なう事実若しくは情報又は損なうおそれのある情報を得た場合には, 速やかに病院長に文書にて報告し, 必要に応じて, 研究を停止し, 若しくは中止し, 又は研究計画書を変更する. 3 研究責任者は, 研究計画書に定めるところにより, 研究の進捗状況及び研究の実施に伴う有害事象の発生状況を病院長に文書にて報告する. 4 研究責任者は, 研究を終了 ( 中止の場合を含む.) したときは, 病院長に必要な事項について文書にて報告する. 16. 利益相反について本研究の実施に際し 特に問題となる利益相反関係はない. 研究を実施するにあたり 研究グループが研究代表者 ( 研究責任者 ) 医療法人ただともひろ胃腸科肛門科院長多田智裕が拠出する個人的資金以外に製薬企業 内視鏡機器メーカーなどから機器 設備 消耗品 役務 ( 労働力 ) の提供を受けていることはありません. 17. 研究に関する情報の公開の方法 本研究の成果は国際 国内学会発表及び論文発表を予定している. 7

9 18. 研究対象者及びその関係者からの相談等への対応 研究責任者は, 研究対象者又は関係者からの本臨床研究に関する相談に対して回答する ために相談窓口を設置する. 相談窓口に関する詳細は, 同意説明文書に記載する. 19. 費用, 及び謝礼について 研究対象者の負担はなく, 謝礼も発生しない. 20. 健康被害や有害事象への対応 該当せず 21. 期待される成果, 医学上の貢献の予測について AI による自動診断が可能となれば胃癌検診の二次読影が簡略化され またがん検診の拾い上げが大幅にレベルアップする可能性があるなど将来の医療の進歩に貢献できる可能性がある. さらに専門医と同等の精度が人工知能により実現できれば 専門医不足の地域にも精度の高い医療を提供できる可能性がある. 22. 知的財産権について知的財産権が創出された場合には 予め特許出願等の必要な手続きを行い 当該知的財産権の確保に努めるものとする. 知的財産権の帰属は発明に対する貢献者の共有とし その権利の持分は別途出願契約書に定めるものとする. 23. 研究の実施に伴い, 研究対象者の健康, 子孫に受け継がれる遺伝的特徴等に関する重要な知見が得られる可能性がある場合には, 研究対象者に係る研究結果 ( 偶発的発見も含む.) の取り扱い該当せず 24. 研究に関する業務の一部を委託する場合には, 業務内容及び委託先の監督方法本研究は株式会社 AI メディカルサービスに業務を委託し 分類提出された画像のチェックと整理および人工知能解析をおこなう. 研究総責任者の研究責任者多田智裕が週に少なくとも一度株式会社 AI メディカルサービススタッフとミーティングを 行い進捗状況の打ち合わせおよび監督を行う. 8

10 25. 研究対象者から取得された試料 情報について, 研究対象者等から同意を受ける時点では特定されない将来の研究のために用いられる可能性又は他の研究機関に提供する可能性がある場合には, その旨と同意を受ける時点において想定される内容該当せず 26. 侵襲 ( 軽微な侵襲を除く.) を伴う研究であって介入を行う研究においてモニタリング ( 研究責任者が行う ) 及び監査を実施する場合には, その実施体制及び実施手順 ( 依頼先は埼玉医科大学総合医療センター臨床研究支援センター ) 該当せず 27. 教育 研修受講 (e-learning も可 ) 状況と研究期間中の受講予定について ( 少なくとも 年に一度の受講は必要 ) 年に一度 受講済み. 28. 連絡先 埼玉県川越市鴨田 1981 埼玉医科大学総合医療センター担当 : 消化管外科 一般外科准教授熊谷洋一 TEL: ( 直通 )( 平日 9 時 ~16 時 ) 9