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技術的な観点からはある一定の成果が出せると思うのですが、これを実際の臨床現場で医療従事者が、今想定されているルールの元で回せていけるのか。
また、診療報酬加算対象とする薬事承認をするにあたり、兼ねてからの懸念である AIが持つブラックボックス性や常に変化する技術をどのように評価するのか、またデータセットの信頼性をどう判断するのか、、この辺りのルールを見定めるのが重要になってきます。
有識者の方との会話で、画像解析分野においては、日本でも近い将来実用に近い形で評価が出来るかもしれないが、本格的な解禁は2022年に間に合えば、、という話題は出ておりました。
全国共通電子カルテにしない限りAIの導入の効果は限定され世界に遅れをとると思います。しかし、現場感覚的にはこの共通電子カルテへの移行はかなりハードルが高いかと。
5年間で百数十億円は安い気がしますがどうなんでしょう。

カルテの自動入力の精度がどれほど上がるかとても興味があります。会話から、医師が書くであろう内容にどれほど近づけるのだろう。医師の質問が不足しているときは横からAIが口をはさんでくる。医師が調べたいレベルのことは自動でAIが調べてくれるでしょう。

夢が広がりますね。開発に参加したいです。
日本の場合は、無駄な医療費を削減することが最優先の課題です。これが結果的に人手不足対策と輸出競争力強化にもつながり、持続可能な医療体制を構築することになると思います。
病院の中で、AIを活用しても医療費抑制に大きなインパクトはない。日常の中(病院の外)で、そもそもの病気を減らす、もしくは発病のピークを遅らせる生活習慣改善にAIを活用すべき。
「AIは支援役で、診断は医師がすることに変わりはない。」

いまの法律から考えると、それはそう。
一方で、特に深層学習を使った処理は思った以上にコストが掛かります。それを誰がどう負担するのか。一番やりやすいのはAIによる診断・処理に保険の点数が付けられるようになることかと。

また、病気の治療だけでなく、健康増進や病気の予防に対しても活用したいところ。
患者さんの予約変更や紹介状作成、外来・入院サマリ記載、病名登録など承認ボタンポチで済むだけでもかなり楽になります(AIじゃなくても良いですが)
他のピッカーの方々が指摘されている通り、AI活用のコストをどれだけ抑えられるかが最大のポイントです。

とくに、学習用データセットの構築コストは膨大です。
病院や企業、研究者の間でデータセットを共有してコストを下げたいところですが、医療データは究極の個人情報であるため扱いが非常にセンシティブで、院外への持ち出しが難しいという話をよく聞きます。

まずは、医療サービス利用者の理解を得ながらデータセットを共有できる仕組みの構築への努力が必要だと思います。
10ヶ所作るとの事ですが、完全新規なのか既存病院にその要素を付加するのか気になります。個人的には前者の形で人に依存しないかつカジュアルなモデルを作れそうで期待します。
マイナンバー制度を使って、個人の医療データを有意義な形で患者本人が自由に使える事なしに、医療費、とくに事務費や2重検査など医師の技術に無関係な分野の削減は難しい。新たなテクノロジーやビジネスモデルによる実証も否定しないが、今でも出来る事をやらない不作為の方が理解できない。
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