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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AIが大量のX線画像から「肺がん」の傾向を学んで、その患者のX線画像が肺がんの可能性があるのか？診断をするというイメージ。
X線はCTやMRIより簡易で健康診断でみんなが受けるようなものですが、その簡易さが故に見落とし確率が他より高いのかな？
これが、AIで改善されるならめちゃめちゃ良いことですね(◍•ᴗ•◍)
『Ｘ線やＭＲＩ（磁気共鳴画像装置）などで撮影した画像から疾患の兆候を見抜く放射線診断専門医と放射線治療専門医は合わせて、日本には約６８００人しかいない。疾患を見抜くには非常に高い技量と経験、集中力が必要とされる。』ここにも驚き。
注目のコメント
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。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。
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。
