「AI によって私たちは新しい時代に突入し、医療には可能な限り十分な訓練を受けた専門家が必要となる」

技術的破壊の時代において、医療は、 人工知能 診断と治療への貢献として特別な価値があります。 すでに成果を上げており、希望に満ちた将来が待っているこのテクノロジーの応用には、専門家の経験と才能が連携する必要があります。 医者の場合はこうなる ハビエル・ブラスケス・サンチェス と彼のチームは、この分野での仕事の例（「放射線医学におけるケアイノベーション」プログラムや「破壊的な病院。医療のリエンジニアリング」などのイベントへの参加などの例を含む）、および学際的な科学の研究を行っています。最も広い意味で、それは命を救います。

医師は、主催するトレーニングセッションの枠組み内でABCに参加します。 シーメンス ヘルスニアーズ （そこで彼は、ユニットの日常生活で使用されるすべてのアプリケーションをレビューしました）、医療パフォーマンスの基本的な部分である放射線科、そして私たちの生活のイメージに適用される人工知能のさまざまな側面を反映しました。

-放射線科における人工知能の応用の現状についてどう思いますか?

放射線科への応用により、より優れた、より迅速な診断と治療の分野がすでに開かれており、これにより、これまで長い時間がかかっていた作業をより多く実行できるようになります (最大 73% のプロセス最適化という数字があります)。 この効率性と時間短縮の組み合わせは、私たちにとっても放射線科医にとっても、ひいては患者にとっても決定的な方法で役立つでしょう。AI は反復的なタスクを引き受け、優先順位を付けるのに役立ち、症例の比較を大幅に改善し、保健センター間の連携とコミュニケーションが不可欠な環境。 医療技術は私たちに新たな機会を与えてくれており、私たちはそれらを活用するための心と知識を持たなければなりません。

-外傷学、腫瘍学、心臓学…これらの進歩によって他にどのような分野が支持されるでしょうか?

現在のコンピューター研究の進歩により、人間の目には見えない側面を検出できるようになったため、AI は間違いなくすべての手順に有利になるでしょう (画像バイオマーカーを取得できるデータが大量にあり、以下のような技術で取り組んでいます)ラジオミクスとして）。 この AI の使用は、上記のケース以外にも、たとえば、病理学的解剖学、さまざまな手術 (非常に高度な計画が必要となる) などに適用できます…私たちは、すでに形成されている技術応用の可能性の宇宙に直面しています。私たちのワークフロー、日常生活の一部です。

-そういう意味で、あなたは公の場でエンジニアリング業務の重要性を擁護することが多いですね。 それはどの程度重要ですか?

これは非常に重要であり、実際に私たちが日々の業務の中で私たちの部隊で実証しています。 技術の進歩は非常に便利ですが、さまざまなユーザー インターフェイスやワークフロー、さまざまなレベルのスタッフの知識、さまざまな画質を備えたシステムの操作など、適応性や組織的なスキルを必要とする課題ももたらします。そのため、エンジニアリングは不可欠です。テクノロジーの統合は、（作業を組織する場合でも）可能な限り最善のものです。 AI は私たちを新しい時代に導きます。医療には、(非常に重要な) 技術者からエンジニアに至るまで、現在もチームの一員となる、可能な限り十分な訓練を受けた (そして継続的な訓練を受けている) 専門家が必要です。 このため、社内にエンジニアMIRを常駐させた介護業務研修を提案する。

―例えば10年前に今の進歩を想像していましたか？

真実は、AI 自体の進歩だけでなく、この変革プロセスの重要な部分である電気通信と医療技術の進歩によってもたらされる可能性のせいで、それほど多くはありません。 これらの発展は、業務負荷（スペインでは年間 2,200 万件を超える従来の放射線検査が実施されています）への直面における根本的な変化を意味しており、私たちは専門分野にもたらされる新たな進歩に備え続けなければなりません。

-最先端技術の導入という進歩のエコシステム全体に対処するための資金の到着について、どの程度懸念していますか?

行政がコストを負担することができないため、社会的責任のある分野における官民協力は間違いなく不可欠である。 そして、私たちの仕事の 1 つは、機能とプロセスを最適化するための作業を組織することです。これにはテクノロジーが役に立ちます。例を挙げると、数年前に MRI 装置を購入するために MRI 装置を変更しなければならなかったとしても、今では (MRI 装置を使用して) 作業できるようになります。適切なソフトウェア) に磁石が付いているので、長持ちします。

-ファイナンスとテクノロジーのデュオの場合、あなたは通常、欧州のイニシアチブ EUCAIM の例を挙げますが、この点に関して何か教えていただけますか?

これは、ルイス・マルティ・ボンマティ教授（バレンシアのラフェ大学病院および工科大学の医療画像学部長、放射線科教授）が主導する取り組みです。 その目的は、人工知能のおかげで、がんとの闘いに立ち向かうための何百万ものデータを安全に共有することであり、これにより、臨床研究者のコミュニティ全体が画像研究を強化し、その臨床実践への移行を加速できるようになり、診断と健康の質が向上します。ヨーロッパ全土でがん患者のケアを行っています。

――AIの登場による雇用破壊が議論される時代。 あれについてどう思う？

私たちの地域では、仕事をなくすことが重要ではなく、方向転換、再配置、改善が重要であると確信しています。 すべての医療専門家が、患者への個人的なケアに重点を置き、したがって、よりエキサイティングで人間味のある現在と未来を構築することを目的として、職業柄、仕事を改善するための積極的な姿勢を持たなければならない状況です。

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