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(7月25日日経産業新聞)医療用AIでコンソーシアム「産学でデータ共用を」

POSTED : 2018.7.27

 

2018年7月25日(水)の日経産業新聞に以下記事の記載がありました。

 

『厚生労働省は医療向け人工知能(AI)の開発について話し合う産学官コンソーシアムを新設し、このほど第1回会合を開いた。構成員を務める日本医療機器産業連合会(医機連)の渡部真也会長は、AIを現場に普及させるには企業の力が欠かせないと強調。「(学会がAI用に収集を進めている)臨床データを産業界にも使えるようにしてほしい。」と要望した。』

 

『23日に開いた会合で、渡部会長は医療機器メーカー各社が開発を進めている画像診断を支援するAIを念頭に発言。医師に使ってもらうには優れた技術と現場に届ける仕組みの両方が必要だとの認識を示した。』

 

以上 日経産業新聞9面掲載記事の一部より抜粋

 

——

 

道端に生えている雑草にスマホをかざすと、その雑草の名前、種類、さらには食べても問題ないかどうかといった情報がスマホ上に表示されるといった機能が画像診断だと思います。

 

AIが雑草の種類を間違わないようにするためには、その雑草に関する膨大な、かつ良質な画像データとAIの診断をトライ&エラーで繰り返す機械学習のプロセスが必要です。

 

一方、医療の分野では、すでに膨大な画像データが存在しています。おそらく、健常な方でもレントゲンを毎年撮っていると思いますし、年を重ねるほど画像データの数は増えます。具体的な疾患にかかって治療中の方は、治療から完治に至るまでのプロセスがすべて、何かしらの画像データとともに推移として残っていると思います。

これらの信頼性の高い画像データを、医療用AIのための活用しようというのがこのコンソーシアムの目的だと思います。膨大なデータの数、そしてAIの優れた演算能力を考えると、医師の負担を大きく軽減できることが期待できます。

 

一方で、経験豊富な医師がAIを使う場合と、研修医がAIを使う場合ではその活用方法が異なる可能性があると思います。AIという新しいツールが誕生した際に、その正しい使い方を現場で検証するプロセスは不可欠です。またもしAIの判断に間違いがあった場合の対応、特に深層学習によって人間の判断を超える判断をAIがするようになった時の対応をあらかじめ決めることなしに、生命にかかわる医療の現場への技術の投入は不可能と思われます。

 

「産学官」のコンソーシアムが立ち上がり、このテーマに関して真剣に議論されることは大変重要であり、またこういったコンソーシアムが立ち上がったことで、医療現場へのAIの活用は、大きく前進するのではないかと感じました。

 

以上 日通システム