AIが独自に病気を診断できる場合、人間の医師は責任を回避できるのでしょうか？

健康診断のために病院に行くところを想像してください。診察室に入るとすぐに、看護師があなたの写真を撮り続けます。これらの写真は AI デバイスにアップロードされ、写真に写ったあなたの容姿に基づいてあなたの状態を診断します...そして、そのプロセス全体を通して、プロの人間の医師は存在しません。

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信じられないと思いますか？現在、AI医療は急速に発展しており、医療画像のAI認識、医薬品の開発、補助診断など、ある程度は医療現場にAIが導入されていますが、これらのAIは基本的に補助的な役割を果たしており、最終的な意思決定は依然として人間が行っています。 AIが独自に臨床診断を行えるように認定された例はまだないようです。

しかし、この「医師の診察モデル」はすでに始まっているのかもしれない。

最近、米国食品医薬品局（FDA）は、専門医の介入なしに網膜の画像を見ることで眼疾患を検出できる人工知能診断装置「IDx-DR」を初めて承認した。

つまり、このIDx-DRというAIデバイスは、実際に職業資格を持ち、本物の「お医者さん」になっているのです！

科学者たちは次々と技術的な困難を乗り越え続けています。嬉しい反面、隠れた不安もあります。医療AIの道はどんどん平坦になってきていますが、今、独立したAI医師が登場するのは適切なのでしょうか？

AI医師は「独立」する必要があるが、完全な業界チェーンが欠如している

智能相対理論（aixdlun）のアナリストであるヤン・シュアン氏は、AI医師が自立するには、最初から産業の配置と産業チェーンの各リンクの調整と共生の発展について深く研究する必要があると考えています。そうしないと、1つのリンクの開発が不十分な限り、スマート医療構造の上流と下流の間にギャップが生じたり、技術倫理の問題によって妨げられたりすることになります。

1. AI医師の導入には基準がない

患者やその他の医療ユーザーの観点から見ると、医療 AI は短期的には大きな変化はないでしょう。認定証が承認されないため、AIドクターの認定証の取得方法も不明瞭です。 AI医師の資格基準は何でしょうか？機器の精度でしょうか、それとも診断の正確さでしょうか？FDA承認のIDx-Drでさえ、900枚以上の画像を使用した臨床試験では、網膜病変の検出精度はわずか87％でした。

結局のところ、AI医師が実践できるかどうかは、機械を人間とみなせるかどうかという哲学的な問題ではなく、行政がそれを認可したかどうかという問題だ。医療分野では、製品の実装にはライセンスや医療の厳密さ、独立した AI 医師の雇用などの問題が含まれる必要があり、これはまだ遠い先のことかもしれません。

2. アフターサービスが難しい

現実世界では、患者が医師の誤診に遭遇した場合、患者は病院に賠償を求めたり、医師を処罰したりすることができますが、医師が治療する場合は、5例中3例を治せれば十分かもしれません。しかし、AIが診断すると、100回のうち1回は間違いをする可能性があります。誤診された唯一の人は、どう思うでしょうか。不十分な医師に出会った場合は、「間違った人に出会った」と笑うことができます。しかし、誤診するAIに出会った場合は、それほど寛容ではないと思います。

まず第一に、病院とメーカーが責任を負わなければなりません。では、どうすればいいのでしょうか? 「犯人」の AI はまだ対処されていません。

この AI 医師を破壊するか？ あるいは罰としてこの AI 医師の「脳」をフォーマットするか？ しかし、99 人の患者を正しく診断したという功績を消し去るのは不適切と思われます。さらに、医療分野では、電子カルテやデジタルフィルムの蓄積により、大量の構造化された症例が機械学習に利用されています。AI医師の場合、このモデルをトレーニングするためのビッグデータは、少なくとも10万件から始まります。

AIは集団的な提供の結果です。プログラムやアルゴリズムの開発から機械的な設置まで、AIドクターとの取引にかかるコストを計算するのは困難です。患者の家族が怒って機械を壊した場合、高額な賠償請求を受ける可能性があります。では、AIがミスをした場合、病院や企業が責任を負うことになるが、患者の怒りを鎮めるために、この「間違った」機械にどう対処すればよいのだろうか？

3. AI医師が「患者」を「消費者」に変える

医療業界には、コアサービスが 1 人の専門技術者によって提供されるという特徴があります。病院で治療を受ける際、私たちはどの医師が勤務しているかを気にし、医師の評判を比較します。サービス提供場所と機関も私たちの評価に大きく影響します。病院のブランドは患者の医療決定を導きます。主治医として、三次病院の医師と二次病院の医師のどちらを選びたいですか?

自律的なAI医師が誕生すれば、AIはもはや病院の宣伝や医師の効率を上げるための道具として使われるハイテク医療機器ではなく、独立した診断に参入し、「専門家」となるだろう。中核サービスは依然として個々の専門技術者によって提供されるものの、サービス提供場所や医療機関の重要性は低下しそうだ。イノベーターの発言力が高まり、患者を治療の方向に導くのはAIドクターを生み出す企業となるだろう。このようにして、患者のアイデンティティは「消費者」のアイデンティティに近づきます。消費者が医師と患者の関係に置かれると、医師と患者の関係も冷たくなります。

医療AIは医療AIよりも信頼性が高いかもしれない

実際、ますます普及しているスマート医療と比較すると、医療 AI は現代社会の発展にさらに合致していると言えるでしょう。医学と医療は実際には2つの概念であることを明確にする必要があります。医学は科学であり、医療は医学に基づいた実践的な技術です。

そのため、今後は人工知能やビッグデータなどの新技術が医学全体の進歩を牽引していくことになるでしょう。しかし、医療、特に自律型AI医師は「最前線」での業務を伴い、人命がかかっているため、その発展は私たちが考えるほど速くないかもしれません。なぜなら、医療は、いかなる場合でも、安全性、成熟度、安定性を基本とすべきだからです。

科学にとって、高品質のデータは発展の貴重な原動力です。ヘルスケア業界と医薬品研究開発業界はデータの金鉱です。医療AIは優れた研究開発の方向性です。より多くの科学的研究分野がすぐに成果を生み出し、より良いビジネスチャンスも生まれます。

マッキンゼーは、医薬品と医療におけるビッグデータと機械学習が年間最大1,000億ドルを生み出す可能性があると見積もっています。これらの価値は、より良い意思決定、最適化されたイノベーション、研究/臨床試験の効率向上、医師、患者、医療機関のための新しい診断および治療法の創出などから生まれます。

たとえば、IBM ワトソン研究センター腫瘍科とメモリアル・スローン・ケタリング病院は個別化医療に取り組んでおり、患者の医療情報と治療履歴を使用して最適な治療計画を選択することに取り組んでいます。その上。この種の製品に取り組んでいる企業は数多くあります。

元グーグルCEOのシュミット氏はかつてこう語った。「コンピューターは確かに、病気の結果を予測するなど、多くの有用な情報を分析する役割を果たすことができます。しかし、病気になった場合、責任のある人がいなければならず、治療のために医者に診てもらうことになりますが、医者は判断を下すために最新の医療技術を習得する必要があります。」

本質的に、人工知能の概念は人間の知能を高めることです。蒸気機関が人間の体力を節約し、電話が人々のつながりを強め、コンピューターが人間の計算能力を高めたのと同じように、機械の支援は人間の活動に取って代わるものではなく、単に人々のスキルと専門レベルを拡大しただけです。

そのため、医療 AI に関しては、独立した AI 医師は、サポート役を担う仮想アシスタントほど優れていない可能性があります。スマートな医療イノベーションが医師の側に立ち、医師に力を与えることができれば、イノベーションが成功する可能性は大幅に高まります。これは医師にとって実質的な利益をもたらすため、医師は積極的に協力するでしょう。しかし、AI医師が病院に導入されたとしても、医師たちは自分の職業が脅かされていると感じるだけで、積極性はそれほど高くないだろう。

現在の傾向から判断すると、独立したロボットドクターを作りたいという企業はおそらく多くないでしょう。多くのニュース報道で報じられているように、人工知能は患者の医療記録の作成に役立ち、医師の時間を節約できます。また、人工知能はレントゲンやCTスキャンを分析することもできますが、診断と薬の処方は医師のみが行うことができます。

多くの大手企業が懸命に努力し、Google も最近 AI+AR 腫瘍診断システムを発表したにもかかわらず、現在の医療エコシステムは、多くのシステムが十分に完璧ではないため、依然として「石器時代」にあります。私たちは努力の方向性を見極め、医療分野の進歩のスピードを上げなければなりません。また、より多くの AI 人材を投入し、医療分野における AI 研究の進歩を加速させる必要があります。