前立腺がん、皮膚がん、乳がんを「ほぼ完全な正確さ」で検出するAI画像検査システム
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画像診断においてはAIが優位だということはもはや疑う余地がなく、個人的には非常に期待していますが、AIの病理診断ですべて解決するというわけではないと思います。
病理診断をするためには、まずそれぞれの専門家が、あやしいと思った部分の組織を適切な方法で取ってくる必要があります（例えば胃カメラなど）。それを検査技師が適切な方法で標本作成を行い、その標本を病理医がみて診断します。その後、実際の患者さんの状況と照らし合わせて、それぞれの専門家が治療すべきかどうか判断を行うわけですが、AI病理診断が行うのはこのプロセスの一部であり、そもそも取ってきた組織が不適切な部分であれば癌を見落とすことになります。そのためAI画像診断が100%の精度に達したとしても、「癌じゃないと診断されたのに実は癌だった」ということが起きるはずです。画像診断系はもはや機械に任せた方が良いというのは当たり前になるでしょう。これはベテランの人に見てもらう機会を、これまで学生のバイトでやっていたような診断にも使えるという意味では、患者さんにとってはプラスの事になります。
英語試験に和訳が必要ないTOEFL導入に英文学の先生が反対を唱えるように、自分の立場が危うくなるかもしれないと必ず反対してくる研究者の方も出てくると思いますが、海外のスタンダードの変化に背を向けず協調していくことを期待します。
専門家に任せておくと、日本だけ逆行してるという事態になりかねないので、一人一人の理解が必要な分野だと思います。
ビジネス的には画像診断系のスタートアップは山ほどありますし、大手も無償でサービス提供してくる可能性もあるので、日本で一番という状態でもあっという間に駆逐される怖さもあり、安心できない投資分野だと思っています。この話はつい先日病理医をしている友人とも話しました。
画像診断系は確かにAIが入ると効率化もするし、見落としなども減るだろう、と。
それでも、病理学者によって診断の変わるようなグレーなものを教師データとしてどうするのかといった問題は残る。
あとは、病理画像を作るまでの部分においても、取ってくる時のエラー（癌や病変のない部分をつまんだ）やアーチファクト（引きちぎった際に構造をつぶりたり）があったり、ある程度の厚みのあるパラフィンブロックから3μm程度の薄い切片でプレパラートを作るわけですけど、どこまで深掘りして病変を探しにいくかなど、、、
これは明らかに癌という細胞を見つけるということにおいては全任せで、怪しいものや見つからなかったものについてだけ、肉眼で診断したり、追加のプレパラートを作るといったふうにしていけば、AI診断ではないAIsupport診断かもしれませんが有用かと思います。
