いかがだったでしょうか？
ここで示したような、「検査で得られた画像をAIが調べるシステム」はすでに開発され、医療現場で精度を調べる試験が進んでいます。試しに、あまり経験を積んでいない研修医とAIで比べてみると、AIの方が正確に異常を検知できたという結果も出ているようです。
またリストバンドなどを使って、血圧や体温、さらには活動量などのデータを収集し、それをAIが分析するシステムも開発が進んでいます。薬の効果を判定するほか、心臓病などを事前に察知するために使えるのではないか？と期待されています。
こう見てくると、「AIさえいれば、医療専門家はいらなくなるのでは？」とさえ思えてきますが、実際はそんなことはありません。むしろ私の取材の範囲では、現状のAIは医師を代替するものではなく、むしろ「有能なアシスタント」として活躍するものだと考えられているようです。
医師の仕事というと「手術」や「診察」がイメージされますが、それだけではありません。例えばX線（レントゲン）の写真を見て、この人に異常がないかどうか？ を判断するのも医師の仕事です。また、膨大な検査データを見て、患者さんに隠れている病を診断したり、治療の効果がきちんと出ているかを調べたりするなども大事な仕事です。
こうした様々な仕事の中には、AIが得意なものが少なくありません。例えば検査で撮影した画像を調べるというのはその最たるものです。人間がやると、経験と時間と労力を要するこの作業を、ほんの一瞬でやってのけます。
しかもAIは24時間働き続けても疲れず、ぼんやりして見逃しミスをしてしまうこともありません。もちろん最終的な判断は医師が行うとしても、AIが写真を見て「たぶんここに異常がありますよ」ということを示してくれたら、負担は大幅に減りますよね。
いっぽうでAIには、苦手なこともあります。
それは「正解のない問題」を考えることです。
検査で撮った画像を調べるような場合、そこには「正解」があります。「すりガラスのように現れるこの影は、腫瘍であることが多い」というようなものですね。こういう教科書に出てくる正解があるような問題を考えるのは、AIはとても得意です。
でも現実の医療の現場で起きている問題には、はっきりした「正解」がないものが多くあります。
