医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例医療AIがもたらす影響・問題点Clemson-MUSC AI Hub – ヘルスケアにおけるAIの位置付け

Clemson-MUSC AI Hub – ヘルスケアにおけるAIの位置付け

米サウスカロライナ医科大学(MUSC)とクレムソン大学は、生体医工学へのAI応用における研究能力向上と協力体制を構築する提携関係「Clemson-MUSC AI Hub」を構築している。このAIハブが主催した本年のパネルディスカッションでは、「ヘルスケアにおけるAIの位置付け」をテーマに興味深い議論が展開された。

ディスカッション内で、自身も数年前より「先天性心疾患から糖尿病性眼症まで様々な医療AIプロジェクト」に取り組んでいるG. Hamilton Baker医師は「AIに関する教育の必要性を強く感じている。臨床医にコードの書き方を学べというわけではなく、単純にAIが我々にどう役立つか学んで欲しい」と語った。同会議では特に「AIとバイアス」に話題が集中した。臨床医の中には、AIの最もエレガントな側面として「本来的にバイアスを持たないコンピュータに計算を任せ、医師は治療に専念することで、意図せぬバイアスを取り除くことができる」と考える者もいる一方、「AIのプログラム自体は人間が設計したもので、意図せぬバイアスはほぼ間違いなく散りばめられている」と強く主張する者もいた。「説明できない医療AI」を利用するかというテーマには、Baker医師が「皮膚の外用クリームの話なのか、脳の手術の話なのかによるだろう」と、意思決定のリスク次第でAIに対する臨床医の受容性が変わる傾向について説明した。

会場内で意見の相違がありながらも、「AIが医療分野にとって非常に価値のあるツール」であることには同意が得られており、MUSCのJihad Obeid医師は「AIを”意思決定者”ではなく”意思決定支援者”として使うならば、AIは本物の資産となる」と語った。会の結びに、主催者のBaker医師は「ヘルスケアにおけるAIというと、誇大に語りたくなる。しかし、AIが大きな違いをもたらすことが出来る平易でスマートなプロジェクトは多くあり、そこにたくさんの人々が参加することが必要だ」と述べ、臨床医に対しても、研究助成金など多くのリソースを提供するAIハブへの幅広い参加を呼びかけた。

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TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 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. 岡本 将輝 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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、英University College London(UCL)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. 杉野 智啓 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。
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