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AIベンチャーのプリファード 胸部X線診断AIを開発

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    東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授

    見落としを防ぐ、ということに主眼が置かれた記事ですがもう一つ忘れてはいけないことがあります。それは、どうやって投資回収するか。簡単には、AIによる診断補助に保険の点数がつくとよいのですが。

    「AIにする」というだけで、コストが0になると考える方が結構いらっしゃいます。開発コストも運用コストもかかります。真面目に運用しようと思うと月に数十万~数百万なんてかかることもありますので、それを念頭においたビジネス設計が必要です。


  • バッテリー スペシャリスト

    X線画像の診断は昔から問題視されてましたね。特に乳癌などで。専門医でも見落とす可能性がどの程度有って、AIだとどの程度減らせるのか?今後の運用方法も大事になってくるでしょう。


  • アクセンチュア AIグループ マネジングディレクター

    医療関係でのAI活用も増えてきましたね。

    マテリアルインフォマティクスを用いた創薬の効率化と、本記事のような現場の仕事の効率化の大きく2つのアプローチをよく見る気がしますが、後者は見落としを防ぐなどの目的に限らず、病院の効率的運営を推進する側面もあります。

    そのため、ただAIを導入して終わるのではなく、医師の負担が減った分、より患者と密に話す時間を取ったり、患者とのコミニケーションの能力を育てるなど、人間にしかできない業務をセットで設計していくことが重要かと思います。


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