医療への「ビッグデータ」「AI」導入が、日本で停滞する理由
「医療×ビッグデータ」「医療×AI」がトレンドワードになっている。しかし、これらの技術は、実際に医療をどう変えるのだろうか。 そもそも、「ビッグデータ」という言葉に明確な定義はなく、「AI（人工知能）」もしばしば誤解される概念だ。 このような現状に異を唱えるのが、日米で医療へのビッグデータ活用に取り組む山本雄士氏と津川友介氏。 両氏は「これらの技術に大きな可能性があるのは確かだが、過度に期待されている状況」と指摘する。 問題があるという、日本における「ビッグデータ」「AI」への認識とその弊害。そして、これらの技術を活用するために、求められることとは。 ビッグデータ活用をテーマにしたイベントを主催した山本氏、登壇した津川氏に話を聞いた。 「○○万人を対象にした調査」なら信頼できる？ーー「医療にビッグデータを導入する」というのは、具体的にどのようなことでしょうか。 津川：そもそも、ビッグデータ
人工知能 病名突き止め患者の命救う 国内初か | NHKニュース
東京大学医科学研究所が導入した２０００万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か１０分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、６０代の女性患者の命が救われたことが分かりました。人工知能は、このほかにも医師では診断が難しかった２人のがん患者の病名を突き止めるなど合わせて４１人の患者の治療に役立つ情報を提供していて、専門家は「人工知能が人の命を救った国内初のケースだと思う」と話しています。 このうち６０代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある２種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は１０分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっている
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