2020 Volume 69 Issue 2 Pages 215-223
2018年に若手技師国際化対応力向上ワーキンググループ（working group; WG）が発足し，このWGの最初の企画としてThe International Young BLS Forumが開催された。本フォーラムの目的は国内外の若手臨床検査技師（biomedical laboratory scientist; BLS）が臨床検査の未来像について国境を越えた論議を行うことである。我々は癌ゲノム医療をテーマに論議した。ゲノム医療において重要とされる病理分野における組織の固定方法や人工知能（artificial intelligence; AI）の活用に関する質問を5項目リストアップし，各国がそれに回答する形で事前準備を進めた。各国ともにガイドラインに従い固定液は10%中性緩衝ホルマリンを使用し，固定時間も徹底されていた。フォーラム当日はゲノム医療におけるAIの有用性について重点的に論議を行い，BLSとAIとが共存することにより様々な検査が統一化され，効率的かつ精度の高いゲノム医療を提供することが可能になるのではないかと考えた。結果的に患者にとっても大きなメリットになり得るという結論に至った。一方で，AIを操作するBLSの教育方法，ビッグデータの保管および活用方法，学習モデルの標準化および倫理的問題の解決など，今後の課題点も挙げられた。本フォーラム開催によって，各国のBLSが抱える現状と問題点を把握することができ，将来のBLSのあり方について国際的視点で論議することができた。
The working group (WG) committee for improving the internationalization of young biomedical laboratory scientists (BLS) was established in 2018 to improve internationalization. As one of the WG’s projects, the first International Young BLS Forum was held. In the near future, the working style of BLS will change considerably owing to the introduction of artificial intelligence (AI) into the medical fields. The aim of this forum is to discuss the future images of BLS worldwide. In this paper, we will introduce the details of our activities in the field of genomic medicine. We first listed up five questions on tissue fixation methods, which are important for genomic medicine in the pathology field and AI applications. In this forum, a member from each country answered them as pre-preparation methods. In all the participating countries, the 10% formaldehyde neutral buffer solution and fixation time are strictly implemented in accordance with the guidelines. We focused on the use of AI in the discussions during this forum. We considered that it might be possible to provide high-accuracy and high-efficiency medicine through the coexistence of BLS and AI, would greatly benefit the patients as a result. However, there will also be problems, such as the methods of educating BLS handling AI, the storage methods and uses of big data, the standardization of the learning model, and the solution of ethical issues. In this forum, we were able to understand the current problematic issues encountered in each country and the future images of BLS from an international viewpoint.
近年，遺伝子解析技術が飛躍的に向上し，様々な癌の遺伝子変異が発見されている。それに伴い，患者一人一人に適したより効果的かつ効率的な疾患の診断，治療，予防が可能となるゲノム医療（プレシジョンメディスン）への期待が急速に高まっている1)。ゲノム医療が進化する中で，病理組織におけるコンパニオン診断に加え，リキッドバイオプシーや次世代シークエンサー（next generation sequence; NGS）に基づいた遺伝子関連検査も増加が予想される2),3)。ゲノム検体の取り扱いに関しては品質差が生じやすく，臨床検査技師（biomedical laboratory scientists; BLS）による品質管理が極めて重要になってくる4)。したがって進化するゲノム医療時代において，BLSの活躍は必須である。
あらゆる業界で国際化が進む現代，医療業界もグローバル化が進展しており，BLSも国際化対応力が必要となってきている。そこで日臨技では2018年に若手 BLSの国際化対応力向上を目的に，若手技師国際化対応力向上ワーキンググループ（working group; WG）を発足し，このWGの最初の企画として，第68回日本医学検査学会にて，The International Young BLS Forumが開催された。現在医療分野における技術革新は日々進化しており，近い将来人工知能（artificial intelligence; AI）の導入によりBLSの仕事の形も劇的に変化していくと考えられる。そこで本フォーラムは国内外の若手BLSが主体となり，臨床検査の未来像について，国境を越えた論議をすることを目的に開催された。
今回我々はゲノム医療に携わるBLSの将来像について論議を行うために，各国のゲノム医療の現状を把握し，AIをどのように活用するべきか国際的視点で論議を行ったので，その活動内容を報告する。
本フォーラムは日本臨床衛生検査技師会（Japanese Association of Medical Technologists; JAMT），韓国の大韓臨床病理士協会（Korean Association of Medical Technologists; KAMT）および台湾の中華民国医事検験師公会全国連合会（Taiwan Association of Medical Technologists; TAMT）の3カ国のBLS（計30名）で行われた。さらに参加者の専門性を考慮し，グループA：精度管理チーム，グループB：ゲノム医療チームおよびグループC：遠隔医療チームの3つにグループ分けし，グループごとに論議テーマを決定した。グループBはゲノム医療とAIについて論議を行うことを目的とし，テーマは「進化するゲノム医療～癌ゲノム医療の将来像～（The evolving genomic medicine -The future image of the genomic medicine-）」に決定した（Table 1）。
| Team | Group A: Quality Control | Group B: Genomic medicine | Group C: Telemedicine |
|---|---|---|---|
| Theme | Artificial Intelligence could be useful tools for Quality Control in clinical laboratory? | The evolving genomic medicine -The future image of the genomic medicine- | The future vision of telemedicine for Biomedical Laboratory Scientists |
| Members | JAMT WG members: 3 JAMT participants: 3 KAMT participants: 2 TAMT participants: 2 |
JAMT WG members: 3 JAMT participants: 3 KAMT participants: 2 TAMT participants: 2 |
JAMT WG members: 3 JAMT participants: 3 KAMT participants: 2 TAMT participants: 2 |
各チームともにJAMTの参加者はWG委員3名と，WG委員が推薦した2名および第68回日本医学検査学会（下関）学会実行委員からの推薦者1名の計6名で構成された。またKAMT，TAMTからの参加者はそれぞれ2名ずつに決定し，各チーム合計10名で論議が行われることとなった（Table 1）。グループBの参加者に関する情報としては，JAMTの6名は全員が病理細胞診を専門としており，KAMTは分子病理，TAMTは薬理病理を専門とするメンバーであった。
3． 論議テーマに関する事前議論がんゲノム診断を行う上で，プレアナリシス段階にあるゲノム診療用検体の品質管理は，ゲノム診断の精度を左右するため重要であり5)，BLSが検体管理を徹底する必要がある（Figure 1）。さらに，日々進化するゲノム医療の分野において，膨大なゲノム情報を解析する上で，ディープラーニングやマシンラーニングをはじめとするAI技術が導入されることは確実であると考えられるが3)，BLSとしてどのように対応していくかはまだ不透明である。そこで各国の検体管理に関する現状やAIの活用に関する考え方を把握するため，Table 2に示す5項目の質問をリストアップし，各国がそれに回答する形で当日発表するためのスライドを作成した。各国との事前のやり取りは，チーム内で作成したメーリングリストやグループLINEなどを活用し，コミュニケーションを深めた。
BLS need to do the quality control for samples of the genomic medicine in order to provide a high-accuracy genomic diagnosis.
| Questions |
|---|
| Q1-1. What percentage of formaldehyde solution do you use? |
| Q1-2. How long is the fixation time? |
| Q2. Are you putting the pathological tissue samples into the fixative immediately after surgical resection? |
| Q3. Who handles the formalin fixation of postoperative specimens? |
| Q4. How do you do quality control in immunohistochemistry? |
| Q5. How do you deal with AI? (Ideal method) |
Table 1をベースに作成した発表スライドを用いてKAMT，TAMT，JAMTの順でそれぞれ15分間ずつのプレゼンテーションを行った。KAMT，TAMTは2名ずつで発表を行い，JAMTは推薦参加者1名で発表を行った（Figure 2）。各国の状況把握のための質問であるQ1–Q4に関しては，各国ともガイドラインが存在し，組織の固定は推奨されている10%中性緩衝ホルマリンを使用していた。また固定時間の徹底や免疫組織化学の精度管理の実施など，各国のゲノム検体の取り扱いに関する認識は共通していた（Table 3）。したがってゲノム診断を行うための品質管理は各国ともに徹底されていると考えられた。
The participants from each country gave a presentation to understand the current problematic issues in each country.
| Q1-1. What percentage of formaldehyde solution do you use? | |
| Japan | Majority is 10% formaldehyde neutral buffer solution |
| Korea | 10% formaldehyde neutral buffer solution |
| Taiwan | 10% formaldehyde neutral buffer solution |
| Q1-2. How long is the fixation time? | |
| Japan | 6–48 hours (weekend: within 72 hours) |
| Korea | 12–24 hours (weekend: within 72 hours) |
| Taiwan | 6–72 hours (weekend: within 72 hours) |
| Q2. Are you putting the pathological tissue samples into the fixative immediately after surgical resection? | |
| Japan | Within 1 hour |
| Korea | Immediately (within 24 hours in 4°C at night) |
| Taiwan | Immediately (within 1 hour) |
| Q3. Who handles the formalin fixation of postoperative specimens? | |
| Japan | Clinicians |
| Korea | Clinicians, Pathologist Assistant and pathologist |
| Taiwan | Resident and BLS |
| Q4. How do you do quality control in immunohistochemistry? | |
| Japan | It has been recommended that all immunohistochemical specimens are done with positive and negative control and external test. |
| Korea | If necessary, positive and negative control is done and external test every twice a year. |
| Taiwan | Positive, negative, internal, negative reagent, multi-tissue control and external proficiency test. |
論議の進行はWG委員の2名がファシリテーターとして行った。各国のスライド発表をベースに論議を行い（Figure 3），同時並行で最終発表用のスライドを作成した。各国のAIの活用案に関してはTable 4にまとめた。各国の共通点としてはディープラーニングを活用することや，正確なデータの蓄積などが挙げられた。各国の考えを整理した上で，BLSの役割としては何が挙げられるか論議を交わした。挙げられた具体例としてはAIの教育，的確なゲノムデータの蓄積，ビッグデータの管理，法律の整備や個人情報の管理を行うことなどが挙げられた。さらにBLSとAIが共存することにより患者情報，臨床検査データ，細胞診断，組織診断，免疫組織化学的データ，コンパニオン診断，遺伝子検査など，あらゆる情報を統一化することで，臨床情報，病理，遺伝情報を統合的に扱うデータベースの構築が可能となり，情報管理および検査効率の向上につながると考えた（Figure 4）。またJAMT参加者からは「AIを活用することで不必要な検査を省くことができれば，より短時間で治療に導くことができるのではないか」という意見が挙げられ（Figure 5），KAMTおよびTAMT参加者から「AIを活用することで診断だけでなく予後も正確に特定することができるのではないか」という意見も挙げられた（Figure 6）。いずれにおいても患者にとって有意義であると考えられ，患者第一でなければならないということは各国共通の認識であった（Figure 7）。一方で，AIを操作する臨床検査技師の教育，ビッグデータの保管および活用方法，施設間における学習モデルの標準化および倫理的問題の解決など課題点も浮き彫りとなった。
We had a discussion and focused on the efficiency of AI in the genomic medicine.
| Q5. How do you deal with AI? (Ideal method) | |
| Japan | ・Using deep learning ・Need to accumulate big data. ・Lots of cancers are predictable and preventable from blood samples or smear samples. ・Management of the fixation time and immunohistochemistry. ・AI detects gene mutation from HE morphology only and leads to treatment immediately. ・AI can avoid non-necessary examinations. |
| Korea | ・Using deep learning ・Need to accumulate big data ・AI integrates clinical date and pathologic data. ・Integrate surgical data, cytology data, Immunohistochemistry data, molecular data and digital pathology data. ・Improve the accuracy diagnostic rate in genomic medicine by using AI. |
| Taiwan | ・Monitoring the examination process. ・Organizational tissue bank management. ・Construction of personal diagnostic data. ・Alignment of big health data with appropriate and timely decision. ・AI Integrates all genomic medicine studying, pharmacogenetics, racial, life style and medical history, and leads to predict disease and personalized treatment. |
It might be possible to provide a high accuracy and efficiency medicine through the coexistence of BLS and AI.
It might be possible to deicide the treatment immediately without several investigations that take some time.
It might be possible to deicide not only a diagnosis but also a prognosis.
精度管理チーム，ゲノム医療チーム，遠隔治療チームの順で最終発表が行われた。ゲノム医療チームは各国のスライド発表を行っていないJAMT推薦参加者2人で最終発表を行った（Figure 8）。聴衆からは「AIが導入されることによって生じる課題は何ですか？」という質問があり，「課題としてはAI導入により，施設間で検査精度や診断精度に差が生じてはならないため，AIの学習モデルの標準化や，AIによる誤診があった際の責任の所在等の倫理的な問題点などが挙げられる。」と回答した。
Two participants gave a final presentation.
第68回日本医学検査学会にて，日本，韓国，台湾の3カ国共同のThe International Young BLS Forumが開催され，我々はゲノム医療の将来像について国際的視点で論議を行った。各国のゲノム医療の現状を把握し，ゲノム医療におけるAIの活用について重点的に論議を交わした。我々の結論としては，BLSとAIが共存し，様々な検査を統一化することで，正確な情報管理，検査効率および診断精度の向上に繋がり，患者にとっても大きなメリットをもたらすことできるとした。実例として現在，病理診断，コンパニオン診断および遺伝子検査は結果がわかるまでにかなりの時間を要する。そこで，AIを活用することによって，病理検査における組織像のみでも遺伝子変異を推測することが可能となれば，不必要な検査を省略でき，検査効率の向上につながる。また統一化された検査データをもとに，AIが推定病変を瞬時にリストアップすることで，迅速に治療に移行することが可能となる。このことは，患者の精神的負担の軽減に繋がるだけでなく，不必要な検査を省略し医療費の削減にも貢献できると考えられる（Figure 5）。さらに正確なビッグデータの構築によって，AIがより正確な診断および予後の推定をすることができれば，患者にとってより良い治療選択を行うこともできるのではないかと考える（Figure 6）。したがって，我々が行う検査を効率良く処理するためにAIを活用することは大切であるが，AI技術を導入することでいかに患者にとってメリットがあるゲノム医療を提供することができるかという点も重要であると考える。またBLSとしてはAIを的確に教育することやビッグデータの蓄積，管理などを行っていく必要があると考えたが，AI技術の導入による倫理的問題点の解決や使用するAIの学習モデルの標準化など，課題点も挙げられた。
具体的な倫理的問題点としては，ゲノム医療においてAIの判断を主診断とした際に誤診（軽微なものから重篤なものまで）があった場合の責任の所在という点が挙げられる。現行の方向性としては，AIはあくまでも「補助的」に使うことが想定されているが6)，AI技術の向上に伴いどこかで「直接的」にゲノム医療に関わってくる可能性がある。したがってAI導入により今までの倫理概念では包括しきれなくなる可能性があるため，倫理指針が大きく変わる可能性も考えられる。また，AIによる解析によって，偶発的に患者が知りたくない遺伝病の存在や血縁関係の問題などが明らかとなった場合も，倫理的問題が発生するため，対応を今後考えなければならない。
学習モデルの標準化に関しては，遺伝子変異検査や予後予測など，ゲノム医療を行う施設間で検査精度や診断精度に差が生じてくる可能性がある。従って，ゲノム医療においてAIによる検査，診断精度の「基準」を設けた上で，最も精度が良く使いやすいAIをまず導入することが重要になってくるのではないかと考える。また，学習モデルを扱うBLSの教育の標準化も必須になってくると予想されるが，今後さらなる論議を重ねる必要がある。いずれの課題も医療業界全体として言えることかもしれないが，ゲノム医療に携わるBLSとしてどのように対処していくべきか，今後考えなければならない。
本フォーラム開催にあたり，ゲノム医療チームの最大の懸念事項はフォーラム当日の論議であった。そこで事前にJAMT参加者を中心にどのような流れで当日論議を進めていくべきか，話し合いを行いある程度の道筋を立てた。また当日万が一収拾がつかない事態に陥った際に備え，予備のまとめスライドの作成も平行して行った。さらにフォーラム前日には参加できるメンバーのみ集まり，論議のシミュレーションを行うことによって，フォーラム当日は慌てることなくスムーズに論議を進行することができた。不安視されていた英語によるコミュニケーションに関しては，ホワイトボードを使用して伝えたいことを入念に確認し，わからない単語をその場で迅速に調べ，翻訳機を活用するなどの工夫を施すことによってより深い論議を行うことができた。しかし当日参加した会員の方々にも論議内容について助言を求めるなどの連携を積極的にとれば，より有意義なフォーラムになった可能性もあったと考える。
本フォーラム終了後は，JAMT，KAMTおよびTAMTメンバーの距離感はさらに縮まり，さまざまな話を気さくに行えるようになった。JAMTメンバーにとっては，韓国および台湾の習慣，感性，文化等にも触れることができ，国際感覚の向上にも繋がったと考える。KAMTメンバーからは“This forum was really great and memorable time. Time with you has been an honor to me. I hope we can contact continuously.”と言っていただき，TAMTメンバーからは“It was very worth of participating this forum. I enjoyed this forum which inspired me with creative idea. Hope we can keep in touch”との言葉をいただいた。
本フォーラムの開催は初めての試みであったため，どのように展開していくのか全く読めない部分がありながら，参加者は若手らしく積極的な姿勢で臨み，活発な論議が終始繰り広げられていた。自分の言いたいことがうまく伝えられないもどかしさや，相手が何を言っているのか把握できない状況は多少なりともみられたが，それでも双方が自分の主張したいことを泥臭くてもいいから必死に伝えるという姿勢が随所でみられた。お互いを尊重し合い，同じBLSとして国境を越えて，未来のBLS像について論議を行うことができたことは，3カ国の若手BLSにとって大きな財産になったと思われる。若手BLSが今後国際化活動をしていく上で，一つの良いきっかけになったと確信する。
本論文に関連し，開示すべきCOI 状態にある企業等はありません。
本論文の執筆にあたり，AIに関してご教示いただきました静岡県立こども病院 坂根潤一技師，浜松医科大学医学部附属病院 栗田佑希技師に深謝申し上げます。
