病院、医療システム、その他のヘルスケア組織は生成 AI に群がっており、さまざまなプロジェクトやユースケースを立ち上げて、この新興テクノロジーが臨床的および財務的な ROI の実現に最も役立つ分野を検討しています。
ありがたいことに、ほとんどの人は、あまり遠くまで、あまり速く行かないように注意しています。
しかし、AI テクノロジーがさらに強力になるにつれて、次のようなよくある質問を尋ねる価値が出てきます。人工知能は医師に取って代わることができるのでしょうか?
この質問に対する答えは、ほとんどの場合「いいえ」です。 AIが医師を助けるほとんどの専門家は、それらを置き換えるのではなく、
しかし、ニューヨークのマウント・サイナイ医療システムの暫定最高デジタル情報責任者兼最高医療情報責任者であるブルース・ダロウ博士は、より微妙な見解を示している。
医師と AI の臨床精度がほぼ同じ場合、将来的には一部の臨床ケアが AI に移行する可能性もあると彼は言う。
AI に関するトップの声シリーズの第 9 回目となる今回は、Darrow 氏が AI 全般 (今日のパート 1) と自身の医療システム (明日のパート 2) についてたっぷりと語ります。
Q. 今日のヘルスケアにおいて人工知能がこれほど大きな役割を果たしているのはなぜだと思いますか?
A. その多くは、ChatGPT が初めて一般公開されたときに起こった「なるほど！」という瞬間に関係しています。AI、特に予測モデルは以前から存在していましたが、生成モデルは人々の注目を集めました。
特に、「医者に行くと、医者が裏で忍者ロジックを実行する」という状況ではなく、自宅で使用して、「コレステロールの薬について教えてください」と尋ねることができる場合です。
コレステロール治療薬に関する情報をすべて吐き出し、患者のために情報を要約し、多くの人にとって本当に具体的な形で情報を作成します。それ以来、私たちは AI に多くの関心を寄せてきたと思います。
また、私の経験では、医療機関は常に患者にとって魅力的なものを探しています。そのため、「私たちは AI を活用して、患者が最善のケアを受けられるようにし、最も正確な診断を下せるようにしています」といったことを言うことが、医療機関にとっての差別化要因になる可能性があります。
Q. AI とヘルスケアについて考えると、AI が医師に取って代わると考える人もいます。それは本当に起こるのでしょうか? また、その理由は何でしょうか?
A. 人と話すとき 人工知能について最近の AI の使用例の多くは医師に取って代わるものではなく、具体的には医師の診療成績を向上させ、より正確で、より迅速に、仕事をより簡単にするためのものであるため、代わりに拡張知能について話すべきだという意見も聞きました。
多くの場合、それは医師の代わりではありません。しかし、医師の代わりという問題は、場合によっては、どれだけ先を見据えているかという問題に過ぎないと思います。現在、ほとんどの AI アプリケーションは医師の代わりではなく、医師の職務をより良く遂行するためのものです。
例えば、 AIツールを使用する放射線科医 いつもと同じ仕事、つまり放射線画像を見て病気の領域や病気のない領域を指摘し、診断を下すという仕事は、今でも存在しています。
しかし、AI は、その作業をより簡単かつ迅速にし、読影すべき 50 種類の頭部 CT 画像の一覧から優先順位を付け、時間的制約のある診断に最も大きな影響を与える可能性のある画像を最初に読影するのに役立つかもしれません。これらは医師に取って代わるものではありません。
そうは言っても、時間が経てば、特にパターン認識の分野で、医師の多くの機能が AI に置き換えられる可能性が見えてきます。たとえば、手に発疹があるとします。そこで、2 つの選択肢を提示します。
私は「皮膚科医の予約を取りましょう」と言います。予約を取るにはおそらく 5 日から 10 日ほど待つ必要があります。診察を受ける頃には発疹は良くなっているかもしれませんし、悪化しているかもしれませんし、消えているかもしれません。しかし、医師は診察し、おそらく 95% の精度で正しい診断と治療計画を提示してくれるでしょう。
たとえば、皮膚科医の診察を受けるまで 5 日から 10 日間待つ代わりに、携帯電話にダウンロードして手の発疹の写真を撮ると、ある程度の精度で情報が得られるアプリをお渡しします。
その場合は、市販のヒドロコルチゾンで治療できる可能性があります。あるいは、そのまま放っておいて自然に治まるか、あるいは、医師の診察と介入が本当に有効であるとわかる場合もあります。
もしその精度が、医師が 5 日から 10 日で診断するのと同等、たとえば 95% かそれ以上の精度だと言ったら、文句なしでしょう。すべての患者がそのアプリを選ぶでしょう。たとえ医師が診断できる精度に近い、おそらく 85% や 90% の精度があったとしても、本能的にその精度を求めるかもしれません。
5年、10年、20年先を見据えて長期的に見れば、パターン認識や予測モデルが改良され、臨床ケアの一部の側面が医師が第一線で取り組むという方向から移行していくのがわかると思います。しかし、医師は今後も長い間、その役割を担うことになると思います。
ボーナスコンテンツ: ここをクリック このインタビューのビデオを視聴するには、ブルース・ダロウ博士がチャットボットのような患者対応型人工知能についても話し、この形態の AI がどこに向かうと考えているかについても語っているビデオをご覧ください。
パート2： このインタビューのパート2を読むには、 ここをクリック。
編集者注: これは、ヘルスケアにおける人工知能の活用について議論するヘルスケアIT界のトップの意見を取り上げている特集シリーズの第9弾です。メイヨークリニックのジョン・ハラムカ博士に関する第1弾の記事を読むには、 ここをクリックガイジンガーのアルペン・パテル博士との2回目のインタビューを読むには、 ここをクリック3番目は、メディテックのヘレン・ウォーターズ氏によるものです。 ここをクリック。
第4回は、EpicのSumit Rana氏と一緒に読みます。 ここをクリック第5章をマサチューセッツ総合大学ブリガム校のレベッカ・G・ミシュリス博士とともに朗読します。 ここをクリック6番目は、ウィスコンシン州フロエタート医科大学ヘルスネットワークのメレク・ソマイ博士によるものです。 ここをクリック第7回はジョンズ・ホプキンス大学医学部のブライアン・ハッセルフェルド博士とともに朗読します。 ここをクリックそして第8回目は、シーダーズ・サイナイの上級副社長兼CIOであるクレイグ・クウィアトコウスキー氏に、 ここをクリック。
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