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内視鏡AIという独特な分野で未知の課題が多く、その解決手段を考え出し、それを特許にできたら面白そうだと思いました

<第五弾>AIメディカルサービスの社員インタビュー 研究開発部門 CVリサーチャー 談さん

 弊社について知りたい方(特にAIリサーチャーなどの方)は、ぜひご一読頂ければと思います!

<内容>

  • 学生時代について教えて下さい
  • 今までのキャリアについて教えて下さい
  • AIメディカルサービスに入社した理由について教えて下さい
  • 入社1ヶ月で感じていることについて教えて下さい
  • 目指していることについて教えて下さい
  • 応募を検討している方へのメッセージ


プロフィール:
株式会社AIメディカルサービス 研究開発部門 CVリサーチャー 談さん

━━学生時代について教えて下さい

 はじめに、名字が珍しいので少し解説しておきますと、私のルーツは中国なのですが、日本生まれ、日本育ちです。日本語はもちろんネイティブで中国語は流暢ではありません。中国へは、祖父母が住んでいることから数年に一回のペースで行っています。

 さて、私の大学時代についてですが、4年制の国立電気通信大学 電気通信学部量子物質工学科に通っていました。元々は高校の時に生物の科目が得意で、その分野なら上手くやっていけそうだと思ったことから薬やバイオに関連する領域を学びたかったのですが、希望する大学には合格できず、物質とか工学系の領域でバイオのコースや研究室があったことから、電通大を選びました。

 大学4年間は、通信情報技術やバイオテクノロジーなどの幅広い分野の勉強を真面目にしながら、シフトの融通が利くレストランの店員やおむすび屋でアルバイトをやっていました。卒業後は、自分の元々目指していた分野に関わるため国立東京大学大学院に入学し、工学系研究科化学生命工学専攻で修士、博士課程を修了しています。

 大学院で研究していたメインテーマは、細胞に人為的操作を加えて、その遺伝的あるいは生理的な機能を改変する技術を研究、開発する「細胞工学」でした。具体的には、小さな細胞を綺麗に並べて、細胞の表面にあるタンパク質を染めて顕微鏡で観察します。その分子(タンパク質)が周りの環境、例えばpHなどに応答して細胞内での場所が変わる様子を観察するものです。こういうpHなら外にあったタンパク質が不活性化されて内部に移ったかどうか見るというようなものを画像解析していました。それは創薬研究などに関わりのある分野です。

 要素技術は研究室メンバーに教わり、基本は自分でソフトウェアからハードウェアまで用意して研究を進めていました。ある程度の実験結果がでたら、細胞内でのシミュレーションモデルを作って、代謝に関わる詳しい値を出すことになります。流れとしては、画像解析の後に数理解析があるイメージです。実験の流れとしては、遺伝子組み換え、細胞を並べる、画像を解析する、微分方程式を用いた数理解析をするといった順番です。いちばん大変なのは、細胞を並べるところで、半導体などを作る微細加工技術で作られたフォトマスクを用いた露光作業があり、そこを機械ではなく、手作業でやるので安定的に準備する器用さが必要で大変苦労した記憶があります。

 電通大では情報系の学問、大学院ではバイオ系の学問、それぞれ違う学問分野なので、ギャップがとても大きかったです。例えば、バイオ系では、プログラムを組めば10分でできることを、その技術がなく1日作業でやっていたりということもありましたので、両方の学問を学んできたことは、結果として私の強みになっていると感じています。

 もし大学入学時に希望であったバイオ系の学問領域に進めていたら、今の自分はないと思います。その理由は、バイオ系の画像処理のデファクトスタンダードになっている教科書があるのですが、深層学習を学んでいる人間からすると15年くらい前の技術だと感じるからです。

 余談ですが、研究の傍ら、Discovery Studio, Foldit Standalone , Auto dockなどを用いたタンパク質や小分子の扱いを学んだことがきっかけとなり、第3回IT創薬コンテストに参加させていただき、ヒット化合物こそ得られなかったのですが学生奨励賞を受賞することができました。

━━今までのキャリアについて教えて下さい

 2018年4月に新卒として医療機器、ヘルスケアIT、ライフサイエンスの3事業における、開発、製造、販売、サービスを行っているPHC株式会社に入社しました。

 PHCではR&Dセンターに配属され、一貫して深層学習技術をヘルスケアに応用するための要素技術開発や実証実験をしていました。最初の仕事は、薬局の電子薬歴システムに関わるプロジェクトで、添付文書と、前処理された患者情報を用いた、患者に対する文章の重要度判定モデルとウェブサービス(Flask)を試作しました。

 その後、次のプロジェクトが決まるまで、医療系の画像データの処理を分類とか深層学習をつかって何ができるか学習を進めていました。会社への貢献という意味ではこの期間に、優秀な知財担当者の助けもあり、特許の申請を2件ほどおこないました。

【出願特許】※公知の特許のみ
特開2020-119224 添付文書の解析により未知の副作用を予測するシステム
特願2019-18750 患者属性に応じ、重要な添付文書内の文を提示するシステム

 その実績を元に、基礎研究や要素技術の新しい共同研究プロジェクトの開拓をおこない、画像解析プロジェクトに参加して、こちらの案件が一息ついたところで転職を考えることになりました。

 これは何回か経験したことですが、非技術者が出す要求が現実と乖離していることがあります。例えば、もっと柔軟に処理できるAIが欲しいですという場合、「あらゆる場面で」というニュアンスが含まれます。これはフレーム問題※を解決してねということと同義で、なんとかしようと対応はしますが、現実的には難しく未解決のままになることが多いのです。

 ※フレーム問題・・・人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すもの

━━AIメディカルサービスに入社した理由について教えて下さい

 転職活動をはじめて、業界地図を読みながら大枠ではヘルスケア領域で企業を探していました。食品関連も考えたのですが、新しいものというよりは、製品のマイナーチェンジが多く、自分としては新規性が感じられずに医療分野をターゲットとしました。

 AIメディカルサービス(以下AIM)は、エージェントさんからの紹介で知ったのですが、医療ベンチャー企業で勢いがあり、自分の経験が活かせそうなことや、開発している製品が内視鏡AIという独特な分野で未知の課題が多く、その解決手段を考え出し、特許にできたら面白そうだと思いました。

━━入社1ヶ月で感じていることについて教えて下さい

 入社後に感じていることは、技術的に自分がまだやれることはあるという手応えを感じています。

 その理由は、一般的な画像処理技術を内視鏡の画像に使って処理する箇所は非常に良くできているのですが、その探索範囲においては改善の余地があると考えています。つまり、一般的な画像技術で進化した最新技術を利用しているのですが、あくまで一般的な画像処理技術であり、内視鏡画像という特殊画像での最新技術ではないため、まだ進化の余地があると感じています。これは今後画像処理技術において、どの分野でも必要とされることだと考えています。

 会社の雰囲気は、前職とも似ていて落ち着いていて働きやすい環境だと感じています。現在は、上司から開発目標が提示され、データも用意され、環境準備も整い、検証をしながら内視鏡画像データの特性を掴んで準備体操が終わったという感じです。どこまで進化できるかということもありますが、これからの取り組みがとても楽しみです。

━━目指していることについて教えて下さい

 目指しているのは、大枠として「社会の役に立つ仕事をする」ということだけで、細かいところまではあまり考えていません。社会の役に立つことでしっかりとビジネスを成立できればと思っています。

 個人のキャリアとしては、研究者またはエンジニアを極めていくことですが、近いところでは人材の育成にも携わってみたいと考えています。

 分野については、深層学習も過去の流れでいえば、将来的に廃れてしまう可能性もあるのでいろいろな可能性を追求して学んでいきたいと考えています。

 自分のAIMでのターゲットは、一般的にトレードオフとなる、ユーザビリティに関わる精度とスピードを両立した製品を開発することです。

━━応募を検討している方へのメッセージ

 世界的にもまだ未知の領域に挑むためには、いろいろなものを見て、探求して、新しいものを発見できる人が、新しいプロダクトを作れる人だと思います。このようなチャレンジングな機会に飛び込んでみませんか?

【談さんの学会発表】
情報計算化学生物学会2020年10月 O2-11
"Analysis of monkey pose estimation using deep learning."
ケージ内で遮蔽された動物の骨格を検知するプログラムの開発・実装を担当

【談さんの投稿論文】
1.Tan ,Modong , et al. "Quantitative image cytometry for analyzing intracellular trafficking o f G protein-coupled receptors on a chemical-trapping single cell array."Lab on a Chip17.11 (2017): 1933-1938.
https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2017/lc/c7lc00198c/unauth

2.Tan ,Modong , et al. "Real-time monitoring of pH-dependent intracellular trafficking of ovarian cancer G protein-coupled receptor 1 in living leukocytes."Journal of bioscience andbioengineering126.3 (2018): 363-370.
https://www.sciencedirect.com/science/article/am/pii/S1389172318300616

その他関与した論文一覧
https://scholar.google.com/citations?hl=ja&user=0dviz7kAAAAJ


<弊社に興味のある方はこちら!>

https://hrmos.co/pages/aimedicalservice/jobs?jobType=FULL

<会社案内はこちら!>

https://www2.slideshare.net/aimedical/ai-medical-service-inc-249860335

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