臨床検査64巻8号

2020年08月発行

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今月の特集1 AI医療の現状と課題

AI医療の現状と課題

著者： 陣崎雅弘¹ 橋本正弘¹ 上蓑義典² 洪繁³ 北川雄光⁴

所属機関： ¹慶應義塾大学医学部放射線科学教室 ²慶應義塾大学医学部臨床検査医学 ³慶應義塾大学医学部坂口光洋記念システム医学講座 ⁴慶應義塾大学医学部外科学教室

ページ範囲：P.838 - P.843

Point

●ディープラーニングは特徴量を入力せずに分類を行うことができる方法であるが，データの量と質に依存する，判断がブラックボックスである，過学習があるなどの課題がある．

●医療用人工知能（AI）の開発には良質なデータが大量に必要であるが，医療情報が要配慮個人情報となり，規制が厳しくなっている．認可にかかわる法律に医薬品医療機器等法があるが，再学習をすると再認可が必要となるなど課題がある．

●医療用AIを実装するに当たっては，高度な作業ばかりではなく単純作業への活用や，AIソフトを現場のワークフローへいかにうまく組み込むかについて考えていく必要がある．