【山田悠史インタビュー】医療のAI活用最前線
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AIを開発する側の立場からすると、医療という領域は最も開発の難易度が高い業界の一つです。記事中にも「責任」の記載がありますが、人命に関わるため、多くの場合でAIの誤りが許されない上に、スピードも求められるためです。
AIという技術の特性として「精度とスピードのトレードオフ」が言われます。つまり、AIの精度（正確性）を上げようと思うと、それだけ計算をグルグル回す必要があるため出力に時間がかかります。反対にスピードを早くしようと思うと、十分な計算時間が取れないため、誤検出が多くなります。AIの開発・導入にあたっては、このバランスを考えた上でのアルゴリズム設計が非常に大事になってきます。
また、AIという技術は100%精度ということはあり得ず、必ず誤りを犯します。例えば、レントゲン画像から異常な部位を検出するといったケースでも、「異常を正常」と誤判定するケースもあれば、「正常を異常」と誤判定するケースもあり、こうした医療判断をAIに完全に自動化することは難しい上、その誤りの責任の所在も不明瞭なものです。
医療のような重要性と緊急性の高い現場にAIを導入する場合、人の作業を完全にAIに置き換えるという前提で導入計画を組むと、多くの場合で早かれ遅かれ導入に失敗することがほとんどです。AIが誤りを犯すことを前提に、その誤りを人がどう補完するかという「AIと人の協働」を想定した作業工程・運用工程を事前に十分に検討しておくことが、AIのビジネス導入では大変重要になります。現在、私の勤める医療機関でもAIは活躍してくれていて、すでに日常の一部になっています。そんな私個人の経験から、今後の展望も含めてお話させていただきました。ぜひご覧ください。
とても分かりやすいインタビューですね。山田先生がおっしゃる通り、しばらく先だと思いますが、看護師やセラピストのような人達の方が医師より重要性が高まる時代は来るかもしれませんが、山田先生もおっしゃってるように、症状=>適切な診断に行きつかずに迷子になる患者さんがとても多いことを考えると、適切なお医者さんに早く行き着ける診療をして下さるお医者さんがAIアシストで活躍するというのはWin-Winなのではないかと思います。
また、診断 => 治療案の判断は、患者の価値観やライフニーズなど判断要素が色々あることを考えると、お医者さんがより患者さんへの個別化対応に時間が注げるようになることは大きなメリットだと思います。
特に日本のように高校を出てすぐ医学部に進学する形だと、必ずしもヒューマンスキルの高くない人がお医者さんになられることも少なくないので、役割が認知力がずば抜けてすごい人=> 患者さんのケアに必要な認知力とコミュニケーションスキルを備えたかたという形に入試も変わってくると、より患者としても満足できる医療が受けられるようになるのではと期待します。
