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ロボットが人間の代わりに手術できるようになるのは、まだまだかなり先の話でしょうし、今のところ、「いわゆるロボット手術」というのは、モーションスケーリング、手ぶれ補正といった、人間の手技を補完する機能を持ったDaVinciを用いた手術のことですから、外科学会では、AIやロボットに仕事を奪われるような話はまだ一切出ていません。

しかし、診断部門については、記事にあるように、かなり有望でしょうし、大半の医師の能力を上回っているというのも、肌感覚に合います。トップ医師には及ばないというのも、将棋のAIと同様、納得できる気がします。

新しい技術、パラダイムシフト、大歓迎です。
個人的には、既得権の心配は全くしていなくて、使えるものはなんでも利用して、より良い医療を提供できればそれで良し。自分の仕事が減ったら、他にやれることを探します。
どうもこのAIとの対決議論に違和感
がある。

一番大切なのは、医療の進化であり
患者の負担軽減であるべきである。

長時間診察に待たされる患者の気持ち
も考えてもらいたい。

AIと医師の協力による医療の進化こそ
あるべき姿である。
つかブラック労働なんだからどんどんAI活用すりゃいいのに笑
いつも私がコメや講演で言ってるように、診断はAIがして、責任は人である医師が取るんですよ。
放射線治療では10年前から、複雑な照射はコンピュータに計算させています。いろいろと条件を入れて最適な照射法を計算させます。
なるたけコンピュータに丸投げせず頑張ってみようと無駄な抵抗を試みた時期もありましたが、もう、諦めました。
画像認識はDeep Learningの得意とするところ.機械的な判別で,もはや人間は敵わない.
各々の病気は血液検査の数値やCT画像などのデータの特異的なパターンを持つ。
今後データの蓄積とパターン認識アルゴリズムの進化により、おそらくAI診断技術は予想より早く進むでしょう。いずれにせよ診断の精度は確実に上がる。

癌などで生検組織標本の画像から診断する病理診断もAIによる高精度化が期待される。
AIは医療のレベルを間違いなく向上させるでしょう。
そして18世紀の工業化と似たことが起こると踏む。

AIにできないことは、まだ原因が分からない病気のメカニズム解明。
既知のパターン、データがなければ診断のしようがない。
メカニズムの解明は、想像力の領域。
ヒトの想像力による医学研究の意義が益々高まっていく。

【追記】
診断ができても、治療法に改善の余地がある疾患はゴマンとある。
こちらもAIにはムリで、ヒトによる研究が必要な領域。

【追記】
医療AIは既にここまで行っているという衝撃的動画:
https://youtu.be/f_aSqh16jW0

がん研究の進展は目覚ましく、医師が勉強してついていくのは至難の業。
ところがAIは文献(医学雑誌300冊、教科書200冊、1,500万ページのテクスト)や指導的な医師から情報を取り込み、診断精度をどんどん上げていく。

動画では、stage 2bの乳がん患者の具体例が出てくる。
IBMのAIが電子カルテ上の家族歴、前回までの検診記録、検査結果を解析する。
さらにAIは自然言語を認識し、医師のノートやコメントを分析してコンテクストまでも理解する。
そして分析結果の特徴を要約して表示する。

条件設定を完了して「AIに訊く」ボタンを押すと、数秒で治療オプションが順位づけして提示される。
AIは選択した抗がん剤の副作用(臓器別の発症率も)や併用禁忌情報も表示する。
すごいと思って歓迎すると同時に、単純に「バンザイ」だけでない感じがそこはかとなくするのは私だけだろうか。

医療に限らず、苦労して知識を詰め込むことの意味はなくなっていく。
一方で原理の理解や現象の意味づけが重要になるだろう。
これからの時代、「AIにできないことは何か」をいつも考えたほうがよさそうだ。
医者に限らずどの職業もAIと向き合うことになります。医者に限らずどの職業もスゴい人もダメな人もいます。医者に限らずどの職業もAIを使いこなす人が残るでしょう。
こうなると、さらに医師に求めらるのは、コミュニュケーション能力とEQでしょう。定量化しにくい、患者の表情などを感知する能力が機械との差別化になります。個人的にも、話やすく、質問しやすい医者が好きですが。
医師の平均を上回っているなら、流行るでしょう。
人間の医師を選ぶ時に、「平均より上か否か」がわからない以上、人工知能を選ぶ方が期待値が高いですし、何より「ヤブ医者」を選んでしまうリスクがありませんから。