「生活を見守る検査の未来」
- Intelligent Sensing

健康から都市構造まで、五感を超えるセンシング機能、ネットワーク化された自動検査、AI・ビッグデータ解析により人知を超える知見を獲得することで災いを予見し、生活を見守る検査の未来を目指します。

ここでは、臨床病理に焦点を当てて、具体的な取り組みを見ていきましょう。この領域では、近い将来に予想される検体数の増加に対して病理医の不足が危惧されています。このため、イノベーションによる現場の支援が強く求められています。

現在、病理診断では古くからの手作業を基本とするワークフロー（業務の流れ）が浸透していますが、その一方で病理画像のデジタル化を通じて、技術革新を展開する機運が高まりつつあります。今後は、診断プロセスを様々な切り口からデジタル化していくこと、そしてデジタル化に適応したワークフローや品質管理の仕組みを確立していくことが重要になります。

その実現には多くの改革が必要です。まず、病理画像の品質が安定化するような工程の改革が重要です。従来の目視による顕微鏡観察では、個々の病理標本の品質にばらつきがあっても病理医が頭の中で補正していたため、このような工程管理の必要性はあまり重要視されてこなかったのかもしれません。ところが、デジタル化されたワークフローでは、機械の目に適応した病理画像の品質を確保することが必要です。さらに、デジタル病理画像に対してAI（人工知能）や情報処理を活用し、病理医の負担を軽減する機能を実現していきます。

ここまでに、「人の健康の維持」と「居住環境の保全」という観点から、検査のイノベーション・コンセプトを提示してきました。これらの事例に共通する技術革新の考え方をIntelligent Sensing（インテリジェント・センシング）と呼ぶことにします。

従来は、検査、観察、計測と呼ばれる作業の多くを、人が担ってきました。このため、検査データは人が認知できる情報でなくてはなりませんでした。例えば画像検査機器の場合、RGBのカラー画像や30fps（フレーム／秒）の動画像が提示されますが、これはまさに人が使うことを前提にした規格です。しかし、こうしたデータを集積してAIを活用しても、人が機械に教えるためのアノテーションと呼ばれる作業が繁雑になる上、人の判定を大きく超える能力は必ずしも期待できません。

私たちが目指すべきは、現象を的確に捉え機械にとって適正なデータの収集です。例えば、RGBのカラー画像ではなくスペクトルデータを検出し、30fpsに限定しない高速現象あるいは逆に長時間の現象を捉える手段を構築します。また、データ解析を効率よく行うためには、クレンジングと呼ばれるデータの標準化、均質化プロセスが重要になります。さらに、現象を多面的に捉えて本質に迫るためには、マルチモーダル（原理の異なる複数の検出手段を統合すること）、かつマルチスケール（尺度の異なる検出手段を統合すること）なアプローチが求められます。