NHKのEテレで放送されている「人間ってナンだ？超AI入門シーズン２」。
AI技術の紹介、また実際の活用事例なども取り上げられていて、超AI入門というように非常にわかりやすく面白い番組です。
現代は「IT×●●」というように、あらゆるものにITが入っている時代。
そして、人工知能（Artificial Intelligence）の進化・発展に伴い、近未来は様々な分野で「AI×●●」となっていくでしょう。
日進月歩で開発が進むAIの進化の先に、どんな未来が待っているでしょうか？
さて、シーズン２の第七回のテーマは「診療する」です。
Contents
医療分野へのAI導入
世界中で本格化している医療分野へのAI導入。
例えば問診票をAIが解析するような事例が紹介されていましたが、AI導入によるメリットとして
・健康履歴の管理
・電子カルテへの入力時間の短縮
・待ち時間の短縮
・過不足な情報をAIが補うことができる
・患者と対話時間の増加
などが挙げられるでかなり威力を発揮する分野の一つだなと実感しました。
病の元凶を見極めるには、特定の場所だけを診断していていてはダメで、複合的な情報から判断しないといけません。
実際に人間では発見できなかった症状をAIが発見するというニュースもありましたが、
最終的に判断するのは医者だとしても、補佐をするAIとしての役割分担は今後どんどん加速していくような気がしますね。
確率によって未知を予測するAI
AIの技術としてベイジアンネットワークというものが紹介されていました。
ベイジアンネットワークとは、観測できていることから未知を予測するというものになります。
一つひとつの問診情報から選択肢を絞り込んでいくような働きをするように、
直感的に人間がやっていることをAIは論理でつきつめていくわけですね。
そして、推測の精度をあげて確率による因果関係を絞り込んでいきます。
AIは総合的に判断するのが苦手
このポイントは今回のテーマだけでなく非常に重要なポイントだなと感じました。
データとして見る限りの推論には限界があるものですが、
例えば、患者の職業、家庭情報、社会の仕組み、住まいなど
医者はあらゆる情報を無意識的に組み合わせて判断するものですね。
つまり、総合的な判断はAIは苦手と言えます。
症状と病気の診断にAIは活用されてきていますが、
問診の要は言葉の外にある情報をいかに拾うのかということでもあります。
では、AIはどこまでそのネットワークを広げればいいのかということを判断することはできません。
この点については、まだまだ人間ならではの分野だなと感じますね。
ディープラーニングによる画像認識は人間を上回る
AI時代に必要なのは、画像の均質化だというコメントがありました。
例えば、たくさんの眼底写真を学習し糖尿病網膜症かどうかを見極めるAI診断システムも紹介されていましたし、
AIの威力が発揮する分野の一つに画像処理というものがあると思います。
AIによる正答率をあげるためには学習データが必要になってきますが、
難病についてはまだまだその写真データが不十分と言われているそうです。
敵対的生成ネットワーク（GAN）によって医療で使える画像の種類を増やすということも考えられているそうですが、
医療として本当に使えるデータなのかということを慎重に見極めて取り組まないといけないという意見もあるそうですね。
単にデータを増やせばいいわけではないという難しいテーマだなと感じました。
究極の未来予測”寿命”
胃がんの進行具合によって生存率が90％の確率で計算できるという事例が紹介されていました。
究極の未来予測に寿命の計算があるとして、
余命を計測すること、余命を伝えることに対して倫理的な問題が必ずからんできます。
寿命を知りたい人、知りたくない人。
人の価値観は千差万別ですね。
人体は巨大なネットワークなので、余命には数多くの要因があるとは思いますが
AIの医療分野への応用の先に、倫理的な議論や様々な法整備など課題も多いのかなと感じました。
命を科学することの難しさ
データの分析、傾向や確率を出すという点についてはすでに人間を超えてAIが得意とする領域です。
しかし、総合的な情報からどういう治療にしていくのかだったり
人と人との対話の部分は医者という役割がものすごく重要になってきます。
人間の体は合理性と非合理性があるものです。
命を科学することは完全にはできないにせよ、
AIの恩恵をしっかり感じながら新しい医療の形ができていくのかなと思います。
感想
今回は、「診療する」というテーマでした。
生活の中で健康を維持したり、病気になった際に医療機関へ通ったり、
これから人生100年時代に突入していく中では非常に重要なテーマだなと感じました。
人間の意思決定をサポートするという意味でのAIの活用はどんどんすべきだと私は思っています。
ただ、総合的に判断するのはやはり人間。
そこに人間らしさや人間ならではというものがあるのではないでしょうか。
オススメ図書
番組にも出演されている東京大学の松尾教授の講演をお聞きした際に、人工知能関連の推薦図書が紹介されていました。
私もこれらの図書を通して、一般的な知識は身についたと思っていますので、興味のある方はぜひお手にとってみてください。
・入門書として
・読み物として
