1.循環器内科で人工知能の活用（カン・シヒョク教授、盆唐ソウル大病院）
2.神経科における人工知能の役割（チェ・ホジン教授、漢陽大学銅病院）
3. 一次医療で人工知能の活用
3. 一次医療における人工知能の活用 – オ・ボムジョ教授
人工知能が医療にどのように活用されているか事例を申し上げたい。家庭医学科を訪れる患者は非常に多様です。様々な慢性疾患に関するデータを扱うと、特定の疾患がより大きな病気の罹患に寄与するリスクに興味があることは当然である。難しいと考えられる統計方法を越えてマシンランニングが登場し、コロナ流行時期特定疾患がコロナ重症度に及ぼす危険度は比較してみた。
分析の結果、高血圧、糖尿病患者の死亡率が１．５～２倍ほど増加することが示されたが、認知症患者の死亡リスクは７８倍も高かった。事実、ほとんどの認知症患者は複数の疾患を伴う高齢患者であるため、認知症自体がコロナ死亡率を高めたと見ることは難しい。この偏りを避けるためには、通常のデータと比較する必要があります。医療分野で人工知能は、画像分析、予測モデリング、薬物開発、個人化されたカスタマイズされた治療などに活用されている。
コロナ時代に私が働いている病院には多くの患者が入院治療を受けたが、一部の患者は酸素呼吸器やECMOを使うべき状態が悪化し、死亡患者も百人ほど発生した。と来院したが急激に悪化する患者の特徴を分析してみた。悪化する可能性があるかどうかを予測し、そのためのECMO機器などを備蓄することができた。
2012年に私が発表した論文は、スマートフォンで12週間の体重を管理した人がそうでない人に比べて体重が落ちたという内容だった。この研究では、スマートフォン利用群の体重は2.5kg減少し、紙に書いて管理する群は0.8kg減少した。事実は、患者が市販の肥満治療薬のいずれかを服用しても、これよりも大きな減量効果を得ることができる。このような側面から大きく意味のない研究と言えるかもしれないが、2012年当時はかなり問題になった研究だった。
一次医療では、人工知能は診療補助に活用できる。例えば、診断のためのさまざまな変数を解釈することが人の分け前である場合、画像医学と人工知能は医師が画像を読み取るときに見逃す可能性のある病変を見つけることができます。私が最も興味深かったのは、アメリカで開発された皮膚疾患関連アプリでした。カメラで患者の皮膚病変を撮ると、どんな疾患である可能性があるかを示した。場合によっては、アトピー性皮膚炎と初期の単純ヘルペスまたは対象ヘルペスを区別するのが困難な場合がありますが、この場合に役立ちます。総合病院で持っている様々な皮膚疾患の写真資料を学習させて作られた人工知能が皮膚疾患をどれだけ正確に診断するかを分析して発表された事例もあった。
また、一次医療で高血圧や糖尿病患者の食餌調節など、非医療ヘルスケアにも人工知能を活用することができる。 、どのような活動をすれば血糖が大きく低下するか患者が把握し、自分で血糖をよく調節するのに役立つことができる。統合しようと失敗した事例もあった。このある後には電子義務記録を自動的に分析して初診または在診記録も作成できるようになるだろう。入院する患者のうち、自殺試みをする患者特性を分析して学習し、入院患者に適用させてみるのだった。 ％になった。
一次医療に人工知能適用を試みた会社のうち代表的にはNoomコリアがある。約15年前に韓国法人が設立された。最初は単純なダイエットアプリだと思ったが、利用者の食事、運動量、生活習慣などの情報をアルゴリズムに提供し、ダイエットに対する動機付け、すなわち感性的な側面は会社で働く人々が直接担当するプログラムだった。精神科の領域で心理相談サービスを提供して不安症状などを意味のあるように減少させるプログラムを開発した会社もあったが、韓国では利用されていない。
人工知能活用時に注意すべき点もある。人工知能の判断で治療をしましたが、患者が間違っていると誰が責任を負うべきですか？このような反論が絶えず提起されている。日本では人工知能が診断補助の役割をするが、最終的に診断を下した医師にある程度の責任を負うようにしている。人工知能に依存しすぎると、過大診断（偽陽性）または過小診断（偽陰性）のリスクがある可能性があります。当初は、胸部X線写真の結節のモデルがほとんどr/o cancerと判定され、どのように解釈すべきかを悩む時があった。今はこのような限界が多く補完された。
人工知能技術を活用するためには、適切なセキュリティなどの環境が構築されなければならず、最も重要な点は人工知能と医師がコラボレーションをしても主導権は必ず医師が持っていなければならないと考える。人工知能がどんなに性能が良くても無条件に信頼してはならない。それにもかかわらず、人工知能は発展し続け、期待と懸念に対する継続的なコミュニケーションと制度の補完が必要になるでしょう。
#人工知能をどのように医療に正しく活用できるか #②厚生新報