駅前のドトールより
イチロウです。
AIへの具体的な我々の関与の仕方
についてはまず
スピーカーのフェースブックに登録しろ
というのが 日曜日午前中のお話でした。
昨日、ご高名な元教授とお会いした結果
もし、AIに積極的に関与していく場合は
それが得意な会社と組むしかない
というお話でした。
私もそう思います。
個人の力ではかなり難しいです。
とりあえずご高名な元教授からご紹介いただいた
LPIXELの調査のために ITEM会場に向かいました。
パンフレットからそのブースはすぐに見つかりました。
さっ そくブース内に入ると
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
メルマガ読者の先生はこちらから
今どきのひげを生やした
３０代と思われる 担当者が近寄ってきました。
すぐに彼はAIの商品化に向けて
動いているので といって
脳動脈瘤の画像を見せてくれました。
以前のメルマガでも申し上げました通り
感度は９０％とのことでした。
彼が商品を売り込んで来ようとしたので
それにストップをかけ
（先生すいません。商品について知りたかった
可能性もあり、そのことも聞いておくべきでした
でも必要ないと思います）
放射線科医がイニシアティブをとるには？
という視点で話してくれないか？
と持ちかけました。
すでに 東大、東京慈恵会医大、大阪市立大学、国立がん研究センター
と太いパイプを持ち、共同研究をやっている
とのこと
彼との話の中でもっとも重要な点が
教師画像を作る段階が非常に大変だ
と言うことです。
そういえば、私の友人のK先生の所にも
教師画像を無償で作って欲しいとのオファー
（無償で働かせるのだから、オファーというか
ボランティアのお願い）が同社からあったと
K先生は言っていました。
すでにK先生は教師画像の作成の点では
ある（ディープラーニングの論文を書いている）先生
に頼まれてやっていて
それがかなりの労力がかかるのを知っていたので
お断りしたそうです。
そのK先生は ハンズオンセミナーを受講されたようですが
とても 人間が読影しているレベルには
遠く及ばない 出来栄えだと言っていました。
つまり、今は話題性 で放射線科医をビビらせているだけで
（ビビらせているのが日常１件も読影をしないDR.?）
実際には 放射線科医が行っている
何百枚という画像の中から 異常を的確に拾い上げ
鑑別診断を挙げ、レポートを作成していく
と言う作業には程遠いし、
それを実装して日常診療において
放射線科医の診断の 助けになるか
と言う視点では No と言わざるをえません。
ちなみにK先生の話では もっともためになって腑に落ちたのが
放射線学会の 金曜日の午後に国立大ホールで
行われた 合同シンポジウムの
AIの世紀における放射線科医の未来 山田惠先生
の話だったそうです。
山田先生の話は 学会のホームページにいずれ
載るとのことでした。
以上 結論としては
AIは、放射線科医のレベルに現時点では遠く及んでいない
個別の病気の診断（例えば脳動脈瘤、結節検出）ではある程度のレベルはある
しかし、個々のこれらの診断ツールを入れたと言っても
（放射線科医の仕事は奪われるどころか）
仕事が早くなるとは思えず（むしろ変なのを拾い上げて仕事が遅くなる？）
実際の放射線科医あるいは臨床医が一人の患者様の
様々に出現する病気の全てを見つけ出して
報告書を書く と言うソフトウエアの実装には
程遠い状況
教師データを正確に入力しなければいけないが
（この正確さが結局ソフトウエアの診断能に響く）
あまりにつまらない仕事なのに専門性が高く
それをやってくれる人間がなかなか見つけにくい
（おばちゃんバイトにやってもらうわけにはいかないのです）
ビッグデータとして集めることも
患者情報であるがゆえに難しい
などなど で
現時点、そしておそらく何年も先まで
PACS 内に診断をしてくれるような 放射線科医ロボット
の出現は ないだろう
と思われるのです。
これはあくまで私と友人、知人などから得た知識なので
改めて、AIプロジェクトにすでに関わっている
京都府立医科大学の山田教授の話の内容が載るのを
待ちましょう。
以上 イチロウ でした。
PS. さて、粛々と私たちは 知識を得ていきましょう
AI には負けません！
松本先生のセミナー募集は 本日夜１０：００まで。
追加 ダイジェスト動画アップしました。
