AIの画像解析で「性病の早期発見」謳うアプリの謎だらけの実態
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特に画像から判断する診断領域におけるAIの進化は凄まじいことは承知していますが、性病の早期発見という点で、「人の目に見えず、アプリでは見えるというようなごく些細な変化に気を付けるメリット」は聞いたことはありません。
また、精度以前の問題として、日本の現行法下においては、病気の診断は医師の有資格者だけに与えられている権限です。良いものは、「医師の診断を助けるツール」として提供されています。
従って、日本では、一般の方の使用を想定した「医学診断サービス」の販売も違法です。日本で販売されている一般向け検査サービスにおいては、法的な規制を回避するために、商品には単に「検査」「早期発見」とだけ書かれています。
被験者は検査手法開発ボランティアの扱いです。検査で何かあっても「病院に行って検査をすることを推奨します」という結果を返すだけですから、結局病院に行かないとわかりません。また、品質保証もなく、何かあれば「医学検査ではない（から当然責任はない）」が釈明に使われます。このような商品のほとんどは、医薬品や医療機器の承認取得に必要な精度での臨床試験は実施されていません。
そのような事情から、当アプリは日本では違法の可能性があるほか、参加者にとってはプライバシー流出のリスクに比べて、メリットが考えにくい商品だと思います。
注目のコメント
当然の如く利用していないので誤りを含む前提ですが、記事にもある通り、5つの疾患のデータしか学習させてないにも関わらず、10以上の感染症の有無が検出できるのは原理的にあり得ない話です。
恐らく、10の感染症を識別するということではなく、見た目の判断から「"何かしらの疾患"の有無」を検出するだけかと想像しています。
また「感染症の有無を96％の精度で検出」という点も正しいのかとも思いつつ、恐らく適合度（"疾患あり"と見分けられたもののうち実際に疾患があるもの）の値で、感度（実際に疾患があるものを正しく"疾患あり"と見分ける）、特異度（実際が疾患がないもの正しく"疾患なし"と見分ける）などは、加味されていないのではないかと勘繰ってしまうのは疑い過ぎでしょうか…
というのも96%はかなり高すぎる数値だと思っていて、こうしたユーザー任せの撮影では、照明の明るさや撮影角度がマチマチで、誤検出するケースが少なからずあっておかしくないからです。
と、反発・批判が多いこともあって先入観で語ってしまった点が多々ありますが、「写真から疾患の有無が手軽にわかる」というコンセプト自体はユーザーメリットの高いサービスであることから、プライバシー保護とサービス仕様の説明責任をしっかりと果たした上でのサービス展開を望むばかりです。プライベートパーツの写真は とらない、とらせない、送らない
が基本。
しかも、淋病やクラミジアなどは写真（視診）だけで診断できないこともあるので、このアプリで大丈夫だからといって性感染症でない保証はなく、リスクをおかしてまで利用するメリットは感じられないです。
これに投資が集まるというのが驚きでした。
