AI 導入による今後の医療への提言

CBEL Report Volume 1, Issue 1

Invited Article

AI 導入による今後の医療への提言
金容大（東京大学医学部）

Abstract:
近年人工知能（artificial intelligence: AI）技術の発展が凄まじい。医療分野においても例外でなく、診断や予後予測の観点では人間を凌駕する日が近いかもしれない。しかし、実際に AI を医療の現場に導入する際には、プライバシーや法律、人間の心理面の問題等、様々な課題が存在する。また医療には、人間である医師のみにできる役割も存在する。医師が、AI にはできない仕事を大切にしながら、AI をアシスタントとして上手く活用できれば、よりよい医療が実践できるだろう。

In recent years, artificial intelligence (AI) technology has been developing at a tremendous pace. This is noexception in the medical field, and from the viewpoint of diagnosis and prognosis prediction, the day when AI
surpasses humans may be close. However, incorporating AI into the medical field raises various issues such as
those involving privacy, law and human psychology. Furthermore, there are roles that only human doctors can playwhen it comes to providing medical treatment. If a doctor can make good use of AI as assistants while cherishing
the work that AI cannot do, better medical practices can be performed.

1. 昨今の AI のめざましい進化

れていたことから、この結果には多くの人々が衝

近年、人工知能（artificial intelligence: AI）技術撃を受けた。金融界では、日本の複数の大手銀行の発展が凄まじく、第３次 AI ブームと呼ばれていが人員削減方針を発表したり、ゴールドマン・サる。人工知能が自ら学習し、新たな判断基準を設ックスが 600 人いたトレーダーを２人まで削減し定するディープラーニング（深層学習）の登場にたり、実際に AI が人間の仕事に取って代わることより、人間の手を離れて自己成長を続けることがが起きている。2013 年にオクスフォード大学から可能となった。将棋界では 2017 年 Ponanza が佐藤発表された論文” The future of employment: How天彦名人に２連勝し、強さで人間を完全に上回っ

susceptible are jobs to computerisation? ”では、今後たことを印象付けた。囲碁界では Google DeepMind

10〜20 年以内に 47%の仕事が AI によって奪われによって開発された AlphaGo が、韓国のイ・セドると結論づけられている 1)。自動運転自動車の開ル九段に勝ち越し（４勝１敗）、中国の柯潔九段に発も進んでおり、将来は SF 映画のようにロボット３連勝と、世界のトップ棋士を立て続けに破った。

が運転する社会になるかもしれない。またその他

チェスや将棋に比べて盤面がより広くて対局のパにも、様々な分野・業界で AI の導入が検討・実施

ターン数が桁違いに多い囲碁では、AI が人間の強されている。

さを上回るまでにはまだまだ時間がかかると思わ73

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金容大する日もそう遠くはないと考えられる。
2. 現在の医療における AI の活用・研究

それでは、AI の進化と活用がますます進んで行医療分野も例外ではなく、AI の活用・研究が広くであろう今後の医療界において、その医療倫理がっている。2016 年、東京大学医科学研究所附属

学的な問題点や課題はどのようなものがあるのだ

病院で、米 IBM「ワトソン」が専門の医師でも診ろうか。また、求められる医師像や医師の役割は断が難しい特殊な白血病をわずか 10 分ほどで見どのように変化するのだろうか。

抜き、これを参考に医師が治療法を変更した結果、60 代の女性患者の命が救われた。ワトソンは 2000

3. AI の得意分野・苦手分野万件にのぼる癌研究の論文を学習しており、このアメリカの哲学者ジョン・サールが 1980 年に発他にも医師では診断が難しかった２人の癌患者の表した“Minds, Brains, and Programs”によると、AI病名を突き止めるなど、合わせて 41 人の患者の治を大きく分類すると「強い AI」と「弱い AI」に分療に役立つ情報を提供していた。

けられる 5)。
「強い AI」とは、人間の脳とほぼ同じ

また、自治医科大学では、診療支援システム「ホ機能をもち、自意識、創造力、行動計画能力などワイト・ジャック」を開発中であり、論文情報やを持つ汎用型 AI のことである。イメージとしては、臨床データなどを蓄積した AI と人間の医師が双「ドラえもん」や「ターミネーター」であるが、方向対話型に病名候補を探し出し、病名ごとに推まだ研究段階に過ぎず、実現の目処は立っていな

奨する検査や薬剤、見逃してはならない重大な疾い。一方で「弱い AI」とは、人間の脳が持つ機能患を表示するという。のうち特定のことのみ可能な AI で、認識、情報収研究開発の分野では、多くの医学誌に AI を使っ集、予測などの機能に限られた特化型 AI のことでた研究成果の論文が掲載されるようになった。

ある。前述した将棋・囲碁プログラム、自動自動2017 年 12 月に JAMA に掲載された論文によると、車やワトソンなどの AI は、すべてこちらの「弱い乳癌患者のリンパ節転移を調べるための画像判定AI」に該当する。

において、AI と 11 人の医師（病理医、平均経験

まず、現在の AI の得意分野（できること）とし年数 16 年）の成績を比較したところ、AI が医師て、情報収集、認識（文字・音声・画像・動画）、らの平均を大きく上回ったことが報告された 2)。

記録（情報の解析、分類）、予測（ニーズ・意図）、また、糖尿病性網膜症、緑内障、加齢黄斑変性の選択（マッチング・提案）、作業の最適化、作業の合計約 27 万の画像を AI に学習させたところ、眼自動化、自己学習、などがあげられる。前述した

底画像による疾患検出において高い感度、特異度ワトソンや、将棋、囲碁プログラムなどがよい例が得られたことが報告された 3)。ほぼ同時期に、で、１人の人間が記憶、学習できる量は時間的に皮膚癌を検出する AI が皮膚科専門医と同等の成も記憶の容量的にも限られているが、AI のその量績を示したという論文が Nature に掲載された 4)。

は人間とは比べ物にならないほど膨大かつスピー

このように、最近の AI の発達は医療分野においディーである。医療が複雑化し、適切な診断を得ても目を見張るものがあり、診断や患者の予後予るために膨大な情報を利用することが必要になっ

測の正確さという点では AI が人間の医師を凌駕た今、診断や予後予測の点で、人間が AI に勝ち続74

AI 導入による今後の医療への提言けることは難しいだろう。
次に、現在の AI の苦手分野（できないこと）とCBEL Report Volume 1, Issue 1

的な問題はここでは置いておき、医療倫理学的な話題に絞って考える 6)。

して、意思がない、知覚できない、過去に存在しまずは、データの取得と利用に関わる、プライない事例の対処ができない、創造力がない、常識バシー等の問題である。ビックデータを取得・解的判断ができない、人を動かす力、リーダーシッ

析する際の個人情報の取得と利用によって、プラプがない、などがあげられる。

イバシーが侵害される可能性がある。究極の個人

今後医療界も含めた多くの業界で、AI が得意な情報である医療情報が生命保険会社や自身の所属分野は AI に任せ、AI が不得意な分野は人間が担する会社などに流れたり、自分以外誰にも知られ当するというようになっていくであろう。それにたくない医療情報が家族や友人などに知られたりよって、労働力不足の解消、人件費の削減、生産すれば、大きな不利益を被ってしまう。

効率の上昇などのメリットが見込まれる。冒頭で次に、AI によって出された医療上の結論に対し

あ げ た 論 文 “The future of employment: Howて責任の所在がどこにあるのかについての問題で

susceptible are jobs to computerisation? ”では、「今後ある。この問題は、自動車などの自動運転機能を人間が労働市場で生き残って行くためには、高い用いた運転中の交通事故とも似ている。責任は医creativity（創造力）と social skills（社会技能）が師にあるのか、AI の開発者にあるのか、それとも必要である」と記されている。creativity について

また別のところにあるのか、議論および法的な整は、現在 AI に creative なことをさせようとする研備が必要である。

究も進んでいるが、そこには新規性に加え、人間また、AI による診断を医師や患者がすんなりとにとって価値のあるものでなければならないため、受け入れることができるかどうか、という心理的AI による自動化は現時点では非常に難しいそうだ。

問題がある。機械学習や深層学習ではなぜその結social skills については、WHO の定義では「日常生論に到達したのかを論理的に説明できず、ブラッ

活の中で出会う様々な問題や課題に、自分で創造クボックスのように解が出力されるため、その結的でしかも効果のある対処ができる能力」とある。

果を医師や患者が納得して受け入れることが難しそこには、意思決定や問題解決能力、創造力豊かいことがあると考えられる。

な思考、批判的思考、コミュニケーション能力、対人関係能力、自己意識、共感、ストレス・情動への対処などが含まれるが、このような socialskills は、意思や知覚がなく、常識的判断ができな
い現在の AI にとっては不得意なことである。

5. AI 時代における医師像、医師の役割
それでは今後、AI 導入によって医師像、医師の役割はどのように変化するのだろうか。
前述したように、AI は近い将来、診断や予後予測の面では医師の能力を上回る可能性が高く、デ4. AI 時代の医療における課題や問題点ータや画像の分析は AI が行うようになるだろう。

AI を医療の現場に導入する場合、様々な課題やしかし、AI も間違えることはあり（特に例外や初問題点が想定される。AI を学習させるのに必要なめての症例に弱い）、医師によるデータや画像分析

良質データが現状では不足している、などの技術の確認（ダブルチェック）は必須であろう。その75

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金容大

上で病気の最終的な診断を医師が決定することにる病状や診断を患者に分かりやすく説明したり、なるため、医師の責任はこれまでと変わらないと患者の価値観に寄り添って治療法を探したりする考えられる。また、治療法の選択については、人ことも含んでいる。このような、AI にはできない間の意思や価値観が関わり、高いレベルの socialような仕事を大切にできる医師が、AI 時代に求めskills が要求されるため、意思や知覚がなく、常識られる医師像であろう。

的判断ができない現在の AI にとっては難しい。医師はコンサルタントとしての役割が強くなると予

6. まとめ想される。一方で、新しい症例や対処法が確立さ将棋界では近年 AI が人間を完全に超えたとされていない症例に対する対応は、AI は苦手である

れ、一部でプロ棋士の存在意義を危ぶむ声も聞かので医師に求められるだろう。

れたが、プロ棋士の人気は衰えていない。それどまた、医師（人間）にできて AI にできないこと

ころか、藤井聡太七段が、2016 年 12 月 24 日のプは、患者に一人の人間として尊敬され、信頼されロデビュー戦(当時四段)から 29 連勝して最多連勝ることである。実際、患者・医師間の信頼関係は、記録を更新し、連日トップニュースで報道された治療効果に大きな影響を及ぼすことが知られてい様子は、「藤井フィーバー」と表現され、将棋を観る。2015 年 1 月、ニューヨーク・タイムズ誌に掲戦したり、指したりする人が大幅に増えたという。

載された“Doctor, Shut Up and Listen”によると、「病

これが例えば AI が 29 連勝したとしても人々は同院における治療の結果、健康状態が改善しない・様に熱狂的になるだろうか。例えばプロ野球選手悪化する原因の 70%はコミュニケーションにある」

が皆、野球の上手い機械に置き変わったとして、という研究結果が出ている 7)。コミュニケーショ

人気は出るだろうか。答えは否であろう。同じ人ンによる原因は、医師の治療技術が原因となる場間がやるからおもしろいし、尊敬できるし、人の合よりも多くなっており、医師・患者間の信頼関心を動かすのだと考えられる。

係の構築の大切さを物語っている。患者もまた医

これまで述べてきたように、今後順調に AI が発療に求めるものとして、ただ単に病気を治すだけ達していったとしても、人の命を直接扱い、コミではなく、「話を聞いてほしい」、「励まして勇気づュニケーションが重要な医療現場において、AI がけてほしい」、「寄り添ってほしい」など人によっ医師に完全に取って代わるということは、技術上、て様々であり、これらは生身の人間である医師に医療倫理上、そして法律上でも課題が多く、今はしかできない役割である。また、患者と深いコミ現実的ではない。ただ、昨今の AI の発展と普及をュニケーションを図り、患者や患者家族が発する見るに、少なくとも今後 10〜20 年以内に、診断や言葉や表情だけではなく、その裏側にある認識や予後予測などの点で AI が医療現場に普及してい感情、真の訴えを理解しようとすることも医師にくことは想像に難くない。その AI 時代における医求められる役割である。

師像、医師の役割として、AI が苦手とする social

医療の価値は、その病気を治すだけではなく、skills に長けた医師が必要とされるだろう。医師が患者の気持ちに理解・共感したり、患者がその病AI をアシスタントとして上手く活用できるように気と向き合うためのお手伝いをしたり、考えられなれば、医師は患者と向き合うための時間を以前

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より多くとれることにもつながり、よりよい医療が実践できると考えられる。

参考文献
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