病理解析AIで病気を瞬時に判定へ、“病理医不足”の解決目指すメドメインが海外向けにサービス開始
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病理診断というのは、がんの診断の根幹を担うものです。高齢化およびがん患者さんの増加に伴い、（少なくとも「血液検査で分かる」liquid biopsyが確立されるまでの間は）今後も病理診断の需要は増加の一途を辿ることが予想され、需給バランスの崩れも予想されます。
記事で紹介されている通り、病理診断は視覚情報のパターン認識という部分も大きく、医療界の中でも人工知能が最も馴染む領域の一つです。人工知能の適用により、迅速で一貫性のある診断や判別が可能になると考えられます。
一方で、がんの病理診断には、いわゆる”gold standard”（診断基準）が欠けていることも多く、専門家同士でも意見の分かれる「グレー」なケースも多々あり、この場合、現代の防衛医療を反映して、過剰診断になる傾向が指摘されています。
本当はがんではないのにがんと診断されてしまうリスクということです。
このため、サンプルを機械学習させた時点で、人工知能もまた過剰診断をする傾向を習得する可能性があり、より迅速に一貫性のある「過剰診断」が生まれ続けるリスクと隣り合わせです。
技術を過信すれば、より多くのリスクを負うことになるかもしれません。コロナウィルスの話でも何でもそうですが、リスクベネフィットの両面に目を向けながら、上手に活用する必要があります。病理診断というのは、治療方針を左右する大事な診断。
ドクターが顕微鏡で標本を確認して、１つ１つレポートを書いているのが現状ですが、人の目で見るものなので、マンパワーは必要ですし、精度も100%とはいかない。
画像診断はAIととても親和性がよいので、記事からはAI病理診断の精度までは分からないけど、実用化を期待してます。精度が気になるけど、すごいなぁ//2019年8月時点で日本における病理専門医の数は2500名強。医師全体の0.7〜0.8%ほど（2018年12月31日時点で日本には約32.7万人の医師がいる）にすぎない。病理医が1人で診断を行なっている医療機関に加えて、病理診断を他院や検査センターに依頼せざるを得ない現場も少なくないのが現状だ。
