「AIによる医療診断の精度は人間の医者と同程度でしかない」という指摘
by rawpixel.com 人工知能(AI)の活躍は医療の現場でも期待されていて、膨大な画像やデータを基に学習したAIは人間の医師よりも優秀だという研究も報告されています。しかし、「AIの医療現場への応用を研究した論文の多くはその内容が不十分であり、実際はAIと人間の診断精度は変わらない」という調査結果が報告されています。 A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(19)30123-2/fu
将来、ＡＩが患者を分析？ カルテ読み、再発リスク予測：朝日新聞デジタル
人工知能（ＡＩ）を使って心筋梗塞（こうそく）や脳卒中などの患者の電子カルテの情報を分析、発症や再発するリスクをより正確に予測する研究を始めたと、国立循環器病研究センター（大阪府吹田市）が２４日、発表した。 医師がカルテに自由に書き込む患者の具体的な症状は、同じ症状でも「胸痛」「胸が痛い」などと異なる表現があり、自動的に集計するのは難しかった。今回日本ＩＢＭの協力を得て、言葉の意味や文脈を理解し、データの関連性などを分析できるＡＩ「ワトソン」を活用。患者約１５００人分の電子カルテを読み込ませ、自由記述を正確に識別できるようにした。 試しにワトソンで識別した「胸の痛み」や「呼吸の苦しさ」といった具体的な症状の情報を、既存のリスク評価基準と組み合わせて人間が分析したところ、心筋梗塞や脳卒中が起こる確率の予測精度を１０～１５％上げることができた。 半年後をめどに同じ規模のデータを読み込ませ、識別の
新人工知能、目指せ医師試験合格 慶応大と静岡大が開発：朝日新聞デジタル
慶応大と静岡大のグループが１６日、症状や検査データから病名を判定する人工知能プログラムを開発したと発表した。医師国家試験の合格ラインを目指すという。将来は医師の診療支援システム開発などにつなげたい考えだ。 患者の情報をもとに最新の情報にアクセスして診断を補助するシステムがあれば医師の見落としを防げる可能性がある。その第一歩として、医師国家試験問題を解く試作品を開発した。 挑戦するのは医師国家試験のうちの「臨床実地問題」。患者の病歴や症状などから病名を類推する５択式の問題で、正解が複数のこともある。患者の訴えを聞いて判断する現実の診断に近い。今のところ過去に出された２７問に対する正答率が４２・６％。医師国家試験に合格するには６割以上が必要だ。 プログラムには現在、４７５の… この記事は有料会員記事です。有料会員になると続きをお読みいただけます。 この記事は有料会員記事です。有料会員になると続
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「人工知能の判断で病気が治った」は言い過ぎ
厚労省：ゲノムやＡＩの課題調査へ | 毎日新聞