人工知能が医師に取って代わることは可能でしょうか？

科学技術の急速な発展に伴い、医療分野における人工知能の進歩も日々変化しており、臨床診断データ分析、遠隔医療など、非常に印象的な成果を上げています。そのため、多くのネットユーザーから「将来、人工知能が医師に取って代わるのだろうか？」という疑問が提起されている。

個人的には、人工知能が医師に完全に取って代わると断言するのは時期尚早だと思いますが、人工知能によって医師の負担が軽減され、医師が直接的な診断と治療にもっと力を注ぐことができるようになると思います。医療用画像処理を例に挙げてみましょう。これは人為的エラーを大幅に削減できる領域です。なぜそんなことを言うのですか？以下でそれについてお話ししましょう。

01. 科学技術の進歩がもたらした医療革命

医用画像診断はテクノロジーがもたらした典型的な医療の進歩であり、医療革命とも言えるものです。

皮膚疾患など、体表面の疾患も診断できます。しかし、多くの病気は心臓、肝臓、脾臓、肺、腎臓、脳など、体内で発生します。この場合、患者の内部状態をどのように把握すればよいのでしょうか?

実際、ほとんどの場合、私たちは推測に頼ることしかできません。

可能性のある病気は、観察、聴診、問診、触診、またはさまざまな症状の出現など、非常に間接的な手段を通じて推測されます。したがって、ほとんどの場合、この種の推測は実際には経験に大きく依存しており、医師は年上でより信頼できるという一種の認識も生じます。

しかし、医療画像診断ではすべてが異なります。

1895年にドイツの物理学者ヴィルヘルム・レントゲンが初めて妻の左手のX線写真を撮影して以来、私たちは医学についてまったく新しい教訓を学んできました。

これまでは考えられなかった、体外で患者の身体を詳細に観察・判断することが初めて可能になりました。患者を全体的に観察し、触れることによってのみ、患者の内部の状態を判断することができます。体の中で何が起こっているのか全く分かりません。たとえば、骨の内部で何が起こっているかを肉眼で観察することはできませんが、内臓の病変の場合はさらに困難です。かなり長い間、私たちは暗闇の中で手探りで進む盲人のようだったと言えるでしょう。

画像診断の出現は医学全体の進歩を直接的に促進しました。

X 線、電磁場、超音波などの媒体の助けを借りて、非外傷性または低侵襲性で人体の内部組織や臓器を観察することができ、診断医は画像情報に基づいて判断を下します。

今日では、医用画像診断は多くの病院の基本的な診断戦略となっていると言えます。肉眼で直接観察・判断できない病気の場合、医師は基本的に画像の撮影を要求します。

02. イメージングの制約 - 人々

画像診断は医療上必要不可欠なレベルにまで発展しましたが、この技術的進歩には依然として 1 つの大きな問題が残っています。それは、どのように判断するかということです。

しかし、医療画像の判定は依然として手作業に頼っています。それで私たちは馬車列車のような道を戻りました。

画像の種類にかかわらず、結果は人間の判断に依存するため、経験が重要な問題になります。

しかし、これによっていくつかの深刻な実際上の問題も発生しました。

1. 医療画像の判断は、厳格な訓練と医師自身の経験に大きく依存します。

2. 医療画像の判定には非常に時間と労力がかかります。特に、いくつかの小さな病変は常に人間の目の限界に挑戦します。

3. 人工的な不安定性。

日常の状態や時々の不注意により、イメージの誤判断が生じ、さらなる問題を引き起こす可能性もあります。

長年にわたり、医用画像処理は非常によく発達し、非常に厳格な基準が設けられ、専門分野となりました。

多くの病気にとって、最も初期かつ最も重要なステップであると言えます。基本的な確認が済んだ後にのみ、診断と治療の次のステップを実行することができます。しかし、この問題は依然として避けられません。

統計によると、厳しい訓練を受け、豊富な臨床経験を持つ医師が症例を診断する場合、200枚以上のCTスキャン画像を確認する必要があり、診断時間は約20分以上かかります。この高強度の診断作業は医師のエネルギーを著しく消耗するだけでなく、病気の診断の適時性と正確性にも重大な影響を及ぼします。

一度判断を間違えると、多くの深刻な問題を引き起こす可能性があります。

それで、本当に解決策はないのでしょうか?

03. 機械と機械をつなぐ人工知能

人工知能の出現は私たちに新しい考え方をもたらしました。

人工知能において、最も注目すべき応用は画像認識です。特に機械学習の発展により、機械学習による画像認識は大きく進歩しました。

医療用画像処理は基本的に画像を中核データとして利用しており、これこそが人工知能の強みです。

医療画像処理は標準的なトレーニングと経験の蓄積に大きく依存しており、対応する標準が存在するため、機械学習はこのプロセスを完全に置き換えることができます。機械に適切なチュートリアルを与え、適切な基準を入力し、十分なトレーニングを行えば、AI は画像診断の達人になることができます。多くの時間を節約できるだけでなく、機械自体の厳密な分析により、人間の不注意な観察による誤診を最大限に回避できます。

実際、関連する研究が行われています。院内に蓄積された大量の画像をディープラーニング用のサーバーに渡し、既存の判定方法と組み合わせてトレーニングすることで、最終的に機械は画像判定の達人になることができます。診断時間が大幅に短縮され、診断の精度が向上します。さらに、機械学習の能力に応じて、時間が長くなるほど、データの量が多くなるほど、システムはよりスマートになります。

いくつかの管理された試験では、その精度率は 85% 以上に安定しています。注目すべきは、三次超音波部門の経験豊富な医師による対応する検査の正確率はわずか 65% ～ 70% であるということです。

さらに、機械学習の最大の利点の 1 つは、機械が疲れないことです。一般の人にとって、ある内容を長時間集中して処理することは難しいため、医師にとっても映画を読むことは大きな負担となります。機械は疲れることを恐れないので、自然に結果を継続的に処理することができます。

この場合、医療診断のスピードアップにもつながります。

病院に行ってレントゲンを撮るときに待ち時間が長いという問題を経験したことがある人は多いと思います。待ち時間が長く、受付に半日並び、その後診察に半日並び、診断には3分かかり、レントゲンを撮るように指示されます。次に、支払いのための列があり、レントゲン撮影のための列があり、そして長い待ち時間があり、レントゲンが出てくると、医者は仕事を終えます...数回のレントゲン撮影を終えると、このサイクルは基本的に全治療時間の3分の2以上を占めます。

AIによるフィルム読み取りがうまく開発されれば、このサイクルは大幅に短縮される可能性があります。

AI画像読み取りはまだ実用化されていないものの、国内外の多くのトップ機関ではすでに多くのトレーニングと学習が行われています。将来、AI画像読影が医療現場で実際に利用されるようになるのは時間の問題だと思います。

実現すれば、医師にかかる負担が大幅に軽減され、医療の進歩がさらに加速するでしょう。