AI時代に求められるITリテラシー

機序の分からない薬を医師が処方できないように、学習データの質やアルゴリズム選択の妥当性を理解できなければ医療AIを適切に運用することは難しい。医療にAIが台頭する時代、医療者にも強力なIT知識が求められようとしている。一方、個人の医療情報の多くは既に電子化されており、これを取り扱う医療者に最低限の危機管理意識と周辺知識さえなければ、進展ははるか手前で大きく頓挫してしまう。

Press-Telegramが先週報じたところによると、米カリフォルニアの退役軍人病院に勤める医療スタッフたちが、社会保障番号を含む患者データを私用のEメールなどでやり取りしていたという。内部調査によると、安全性の低いデータ通信手段を利用していたことにより、133名の患者データが第三者に容易に盗み見られる状況にあった。事態は2013年から2017年まで継続していたとのこと。

この種のトラブルは、スタッフの危機管理意識の低さが問題の本質ではあるが、それと同時にデータの取り扱いに関する背景知識の欠如を伴うことが多い。医療AIが大規模な展開をみせるなか、まずは医療スタッフの最も根本的なITリテラシーに目を向けることが実は欠かせない。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。