AIが血液から卵巣がんを90%以上の確率で判別
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面白い取り組みですね。
関連性のありそうな項目を用いて機械学習させれば、精度の高いスコアリングシステムが作れそうです。やっている事は高度なパズルのようなものですから、機械学習を用いた方がより精度の高いものが出来そうです。
しかし、記事のように機械学習を用いたから精度が高まったということはあまり重要ではありません。今後は機械学習は常識になるでしょうから、機械学習をどのように用いるかがこれから重要なスキルになるのでしょう。
実際にこのデータが有効かどうかは前向きにデータを収集して有効性を証明しなければいけませんので、今後の展開に注目です。AIが医療界に次々と入ってくるのは自然な流れだと思いますが、現時点では臨床試験の段階あるいはその前段階にあり、多くのものが実用性はないと考えていただいた方がよいと思います。
今のところ、安全で有効なAIは、視認ができる画像検査や病理検査の解析と、遺伝子情報の解析に限られるというのが世界の共通認識です。
例えば診断の領域では、診断に寄与するのは7割が患者さんのストーリーと医師の診察所見であり、検査結果は3割ほどにしか寄与しないということがわかっています。しかし、機械的に処理ができる検査結果ならば容易ですが、7割を占める前者を機械学習させるというのがなかなか難しいのです。
このため、現時点ではむしろ未熟な段階で「AIが診断できる」「患者の血液からがんが判別できる」という記事を出すことには、実害が大きすぎると考えています。
現代の医師にも患者にも共通した課題ですが、我々には「検査」への過信、偏重の傾向があり、こういった記事はそれをますます増幅させるでしょう。しかし現実は、先ほどの3割という数字を見ていただければなんとなくお分かりいただけると思いますが、検査への過信や偏重が誤診を増加させます。これは、まさにいま現場で起こり続けている問題です。
AIの今後の可能性を否定するものでは全くありませんが、検査やAIの力を「過信」せず、人間どおしのフレキシブルなつながり、心のつながりを持つことが医療の診断にとても大切なのです。
がんの血液検査については以下にまとめましたので、ご興味があれば、あわせてご参照ください。
https://newspicks.com/news/3887276?ref=user_2686074