( 247743 ) 2025/01/11 15:29:05 2 00 診療支援へ国産ＡＩ開発に政府着手、病名候補を提示…数年以内の実用化目指す読売新聞オンライン 1/11(土) 5:00 配信 https://news.yahoo.co.jp/articles/4da20253a8ad28740a0eaf7252059dfb95a68260 |
( 247744 ) 2025/01/11 15:29:05 1 00 日本政府が、医師の診療を支援するための医療用国産生成AIを開発していることが分かった。 | ( 247746 ) 2025/01/11 15:29:05 0 00 首相官邸
政府が、医師の診療を支援する医療用の国産生成ＡＩ（人工知能）を開発することがわかった。問診結果を基に病名の候補を医師に伝えるなどして医療の質を向上させる狙いがあり、数年以内の実用化を目指す。医療分野での生成ＡＩを巡っては、不正確な情報による誤診のリスクなどが指摘されており、開発チームは対策の研究にも取り組む。
自治医科大の永井良三学長（循環器内科）をトップとするチームには、国立情報学研究所や情報・システム研究機構、東京大、神戸大、九州大など約４０の研究機関・民間企業が参加し、昨年９月に着手した。
基盤技術となる大規模言語モデル（ＬＬＭ）に、国内の提供元から利用許諾を得た日本語の医学論文などのテキスト数百億文字を読み込ませる。個人情報を匿名化したコンピューター断層撮影装置（ＣＴ）などの画像約５億２０００万枚も追加し、今春にもシステムを完成させる。
医療機関では、問診結果から可能性のある病名を示すなどし、医師の診断を支援する。レントゲンなどの画像診断で、がんの疑いなどの重要な所見があれば医師に注意を促す機能を加え、見落としによる医療事故を防ぐことも想定している。
さらに、▽電子カルテの記入補助▽報告書や紹介状の下書き▽感染症の「発生届」などの文案作成――を担い、事務負担を軽減する。患者にとっては、医師と向き合う時間の増加が期待される。
医療分野では、海外の大手ＩＴ企業が生成ＡＩの開発を進めているが、海外製は学習データの偏りから日本の実態が反映されにくく、個人情報が国外に流出する恐れも指摘されている。また、生成ＡＩは事実に基づかない情報を回答する「ハルシネーション（幻覚）」などの技術的な課題があり、チームは発生の仕組みや防止対策も研究する。
開発費は総額約２２０億円。２０２３年度の内閣府の補正予算に計上され、公募と審査を経て昨年夏にチームが固まった。生成ＡＩの性能の指標で、学習した規模を示す「パラメーター」の数は１７２０億程度となり、医療用としては世界最大規模となる見込みだ。技術の流出などを防ぐため、国内のデータセンターを使う。
実用化では、電子カルテのメーカーがシステムに生成ＡＩを組み込むケースなどを想定しており、参入を促す。
◆大規模言語モデル（ＬＬＭ）＝生成ＡＩの基盤となる技術。膨大な文字データを学習して次に来る単語の確率を予測し、文章の作成や要約、質問への回答といった処理をする。ＬＬＭは、英語のＬａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌの略。
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( 247745 ) 2025/01/11 15:29:05 1 00 このテキストのまとめ： - AIを活用した診療補助が期待される一方、医師の責任と非難についての懸念があります。 - 人手不足やコスト削減を目指すAI開発に国がバックアップすることが望まれています。 - オンライン診療の普及やAIの精度向上が将来の医療に貢献できる可能性が指摘されています。 - AIの活用が医療において必要だが、人間の経験や知識とのバランスが重要だという声もあります。 - AIは稀な疾患の診断やオンライン診療の弱点を改善する可能性がありますが、一方で誤診や診療方法の変化によるリスクについての懸念も見られます。 - 誤診のリスクや訴訟などの問題が指摘されつつも、AIを組み合わせた医療の進化を期待する声もあります。 - AIによる診療補助が実用化されれば、診断精度の向上や医療費削減につながる可能性が期待されています。
（まとめ） | ( 247747 ) 2025/01/11 15:29:05 0 00 =+=+=+=+=
AIが誤診する可能性を減らそうと思えば、頻度の少ない希少疾患まで鑑別に挙げる必要があります。そうするとどうなるか。ただの風邪の人でも、頭痛があれば髄膜炎の可能性を提示され、頭部CTや髄液検査が必要になるかもしれません。逆に、医師がこれぐらいの頭痛が風邪で生じることはよくあると、髄膜炎の検査を実施せずにもしも髄膜炎だった場合、AIが可能性を提示していたにも関わらず必要な検査を怠ったと、訴訟になるかもしれません。AIは、参考にするのはいいですが、それに従わない判断をしたからと言って、医師を非難する道具になってはいけないと思います。
▲216 ▼46
=+=+=+=+=
医療や福祉に限らず全ての産業の人手不足やコスト削減等を目指すAI開発、ロボット開発、無人機器開発等の産業支援は国が全面的にバックアップして邁進させて欲しいですね。これが間違いなく将来の日本を救う産業インフラになりますからね。
▲36 ▼28
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コロナ禍ではオンライン診療の普及が若干促進されたように思います。 しかし、様々な課題もあったそうで、AIがオンライン診療の弱点を改善する事が出来れば、医師不足の地域にとって有効な手段になりえると感じました。 実用化される頃までにAIの精度はどんどん向上していくと思われます。開発するシステムには最新の知見も取り入れ、アップデートが容易に出来る仕組みが望ましいと思われます。
▲306 ▼95
=+=+=+=+=
コンピュータの強いところは、圧倒的なデータ量の処理と処理スピードの速さ。
個人で様々な症例から病名を推察するには限界があると思う。 患者の症状を見るのは やはり人間が必要。
だから 全ての医療機関が同じＡＩを使えるようにし、症状を入力 病名の特定に役立て その患者のデータを蓄積し ＡＩの成長に役立てるようにする。
マイナンバーで患者を登録すれば、別の病院にかかっても、様々なデータを共有でき 薬手帳なんかよりも きっちり把握できて 薬を過剰に出すこともなくなる。
個人データを国が管理することを 騒ぐ方がいるが、便利な方が多いなら使用すべき。
まずは データ管理と共有、病名診断に用いる。これは 時間はかからないと思う。
その後 カメラや様々な機器を用いての診断。
その後 ダビンチなどでの診療と進めばいいと思う。
▲13 ▼20
=+=+=+=+=
うまくいけば、かなり役立ちそうですね。 しかし実際にAIを使ってみると、ボロボロ間違いを犯すので毎度驚きます。AIは生き物ではないから気が利きません。画像診断のように人間をはるかに凌ぐ分野もあれば、質問を誤解したり見当違いの答をしょっちゅう返す分野もあります。命に関わることですから、くれぐれもシェイクダウン（欠点洗い出し）を慎重に。
▲5 ▼1
=+=+=+=+=
元病棟看護師です。 カルテ記入にものすごく時間がかかる。 この時間を患者さんにケアする時間に充てられたら嬉しいのに…と思っていました。 ケアしながらマイクに記載して欲しい事を話すとPCに記載してくれる、病室にカメラなどを設置しケアした事を言語化してくれる等の技術があれば助かります！！
▲74 ▼7
=+=+=+=+=
利権案件ですよね？ これの開発に関わる企業を調べればすぐにわかりますよね。 発案まではいいが政府が直接関わるのは必ず金が絡む。また富士通は絡むだろう？ 開発結果に不具合が出ればペナルティをしっかり課すべきだし、こう言った案件や以外でも先にスパイ防止法は成立させておくべきです
▲12 ▼3
=+=+=+=+=
薬剤師もAIをもっと活用するべきと思う。副作用は個人差でたくさんある中、薬剤師に問い合わせると教科書に載ってあることしか言われない。もし経験豊富な薬剤師だった場合、過去の経験で薬の飲み合わせやその人の病歴等で副作用が出ることを教えてもらえることがある。経験や知識を得るには時間がかかるが、AIであればその時間がかからずに条件を伝えれば、回答を出してもらえる。薬剤師の補助的な存在としでも良いので、その人たちの経験を知識補う役目をしてもらえるのはAIの共存になるのではないかと思う。
▲6 ▼2
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微々たる金を流したとしても、中抜き等で更に資金が減り中途半端なシステムが出来るだけの可能性が高いので何とも言えませんね。。実際の現場ではメジャーな疾患ですら教科書的な診断にはならないことばかりなので、横槍が入ると診断に迷いが生じて誤診の原因になることも心配です。しかしながら、専門家しか診断出来ない希少疾患や難病の診断を一般医が出来るようになれば有意かとは思います。
▲24 ▼10
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日本語の論文は学術的なインパクトは乏しいものが多いですが、症例報告など、日本の公衆衛生学的な実態に合った比較的稀～稀な症例が報告されている。このような報告を集積し、医師の診断をサポートする対話型LLM技術は、稀な疾患や非典型的な症状の見落としを防ぎ、初療医の知識に依存しない早期診断につなげるために実用的な技術になることが期待されます。
▲146 ▼48
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AIの診療補助ができたら役に立つのは医者より他のスタッフかもしれません。 常に医者がいるわけではない病棟だとか混雑してる年末年始の救急外来とかで必要な情報を入力したらドクターコールとか優先順位判断とかしてくれたらどれだけ気が楽かな。高い精度で判定ができれば対応に時間がかかったからっていう医療事故は減るはず。 今は全て人の感覚を使ってやっているけど知識経験の量とか環境で判断には大きな差が出る。その点AI判定ができれば良い。共通電カルとかベッドにAI搭載するとかDX化がすすんで便利になるといいな。
▲0 ▼0
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軽微な症状でも鑑別を１０個出されたら本当の疾患以外の９個を除外する必要が生じる。発熱だけで、各種感染症、あらゆる膠原病が含まれる可能性が出る。例えば除外診断９個と明記されると訴訟リスクを避けるため医療負担が少ない日本だと検査漬けになる可能性があると思います。医療負担が多い国であれば検査漬けにはならないと思うので、医療費免除の生活保護／国民皆保険制度とは相性が悪そうです。全例に使用するのは避けた方が良いのでは。
▲7 ▼6
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こういう新しいシステムは、完成すれば先ずは都市部の大病院などからとなるだろう、検証も必要だから仕方ないことだが。 しかし、本来必要とされるのは地方や僻地の医療にこそ役立てるものだと思う。 安心安全の実用化が可能となれば、地方や僻地医療への導入を優先して欲しいものだ。
▲15 ▼11
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AI画像診断は素晴らしいと思いますが、AIそのものが医者と置き換わることはほぼないと言って良いとも思います。責任をAIは負うことができないので、あくまで医師が道具としてAIを駆使していくことになると思います。 仕事が奪われると心配する時期もありましたが、あくまでロボットですからね。人間社会では道具とまでしか認知されないと思います
▲7 ▼6
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誤診を防ぐためにも、こういったAIを活用して診療の質を底上げする事は、とても良いことだと思います。
効果的な治療法を的確に判定する事で、医療費の削減にも繋がると思います。また、誤診による被害や訴訟も減ることが期待できます。
数年以内の実用化を目指す、との事ですが、欧米では既に実用化されているものもあります。なるべく早期の実用化を願っています。
長期的には、患者さんの個人情報を保護する前提の上で、実際の診療データを活用し機械学習に用いる事で、診療の質を上げていく事も可能になると思います。
▲83 ▼68
=+=+=+=+=
個人的にAIに期待するのは投薬。毎月薬を貰っているが、同じ成分でもメーカーによって効果が違うように感じることがある。薬剤師に相談したら一笑に付されたが、色んな製薬会社の問題や不祥事を見るにやはり違いがあるんじゃないかと思うようになった。 薬剤師もプロとは言え一人の個人なので膨大なバックデータを持っているわけじゃない。そういう意味でAIを使ってデータを蓄積していくことが出来るようになれば、また違った視点での発見があるのではないかと期待している。
▲47 ▼63
=+=+=+=+=
医師は専門科以外の病気には、知らないわけでは無いだろうが詳しく無いから見逃すことがあってもAI等で候補が表示されるようなら可能性として診察し、専門科へ紹介できるから良い事だと思う。 今は分からなければ様子を見ましょうで結局原因不明で病状が進行することもあるから早期発見には役立ちそう。
▲21 ▼8
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肺がんの早期発見には低線量ヘリカルCT検査一択。毎年人間ドックで実施しているが前年との比較差によって見落としが減る。この画像診断にAIを利用すればさらに精度が上がると思う。ディープラーニングによってさらに見落としが減るだろう。最終的に医師が診断すればよい。
▲18 ▼10
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AIが進めば、病院に行く前にAIに聞いて、市販の〇〇の薬飲んで寝てれば治りますとかになる可能性もありますね。 ただ、純粋AIではなくて、システム的にそこにビジネスが入ると○○病院に行ってくださいというおすすめの順が金に買われる可能性もある。 診療もあくまで支援であるうちはよいが、幅が広がってくるとAIの判断と違う診断をしたら誤診みたいになったら怖い世の中になる。 運用方法、範囲の制限をしっかり定めていく必要があると思います。
▲12 ▼11
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こうなってくると内科は遠からぬうちにAIに置き換わるだろうね 外科の方は、まだ技術が必要だから すぐにAIというわけにはいかないが、内科の方は検査結果を考慮するだけだし ただ、患者との相談とか、問診に関しては、まだAIが行うのは難しいかも知れない 中には詐病する人や思い込みで発言する人がいるから、患者の証言が信じられるとも限らないし AIがそれを判断するのは、いずれ出来るにしても、すぐってわけにはいかないかも知れない 内科の先生も長年の経験で出来るようなことがあるから、それはAIがすぐに真似するってわけにはいかないだろうね まあ、それも時間の問題と思うが 嘘をついていると、視線がそれるとか何かサインがあるからな
▲34 ▼40
=+=+=+=+=
論文もいいですが、ぜひとも現場の声が反映された医療安全分野のエビデンスも教師データとして欲しいです。人材の流動性が増加していることや専門医の都心部偏在、大きな病院に患者さんが集中してしまうことなどが影響し、医療スタッフの皆様の集中力や注意力にも限界が来ています。AIを活用するなら、ぜひとも切なくやるせないエビデンスがこれ以上増えないようにして欲しいです。
▲44 ▼37
=+=+=+=+=
このAIが地方医療の能力を底上げしてくれる事を期待します｡
うちの家族が誤診(その医者は坐骨神経痛と診断)により､リウマチを見過ごすところでした｡看護師の機転で非常勤医者に相談､大病院への紹介をしてもらい｢リウマチによる肺炎を起こしている｣と確認できました｡ 地方に住んでいると病院や医者の選択肢は限られているのが実情､常にセカンドオピニオンが出来る環境ではありません｡
このような事が少しでも減る手段として医療機関の少ない地方にも､有効な手立てだと考えます｡
▲120 ▼61
=+=+=+=+=
英語での大規模言語モデルの中には Medical Conversation のモデルがすでにあり、特に対面での受診に躊躇がある精神疾患での予診を、オンラインで AI 相手に行えることには期待が高まっています。対面でのカウンセリングを行える医療従事者不足を補える可能性もあります。
▲37 ▼9
=+=+=+=+=
全部AI任せではなく、「医師＋AI」の組み合わせが正解だと思う。またどうしても医師にも限界があるから、画像や論文からAIが様々な指摘をするのはあり。ポルノや偽情報の生成AIじゃなくってこういうのをAIに期待してた。頑張ってほしいです。
▲1 ▼0
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診察といっても昔のような触診や聴診器で音を聞くとかいう職人芸のような診察ができる医師は減っている 今は血液検査やレントゲン、ＣＴ、エコーなど検査を行い、その結果から診断をするのだから、情報を大量にインプットできるＡＩにとっては得意分野だと思う 外科や眼科、歯科などは医師の腕が大事だが、内科とかならＡＩ診断で十分だと思う
▲129 ▼89
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実際、かかりつけ医はほとんど希少疾患を考慮して診療には当たっておらず、患者数に応じた知識しか持っていません。画像診断にいたっては、一部の大学所属のマニアの先生以外、ほとんどの医師が大した自信をもっていません。何億枚も画像データを読み込んだAIのほうがよほど優秀な診断を下せる可能性が高いです。
▲2 ▼0
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海外で自分が住んでいた国では、GPと呼ばれる総合医療科みたいな所を受診してから専門医に割り振られるシステムがあった。その部分を人材育成とかすっ飛ばしてAIに頼ってしまうと逆に質が低下しそうで怖いという気持ちもある。でも膠原病等、複雑な症状が絡み合って色んな診療科を回り発見が遅れやすい病気には期待できるかも。
▲1 ▼1
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わざわざ国産にこだわって開発を進める必要があるのかなとは思いますが、医者の負担を減らすのではなく、患者が事前に問診をすれば診断をしてくれて、それをもとに血液検査なり、レントゲンなりを受けられるようになれば、嫌な医者と関わる必要がなくなる方向性での開発も進めてほしい。 いいお医者さんは人気が集中して、予約すら取れないし、簡単に予約取れるお医者は残念なことが多いし、国の医療の水準を早急に上げられる方策ではあると思うので期待はしたいけれど、既得権益で無理なんだろうなと半分諦めながら期待したい。
▲2 ▼1
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日本はAIのためのビッグデータ集めに苦労している。 日本人はAIが入っていたら何でもできる！と盲信する一方、いざそのAIのための個人医療情報の提示協力を求められたら「そんなよく分からないものに個人情報は出せない」「人の医療情報で儲ける気か」と言われてしまう。最近ようやく同意書がオプトアウト形式になったが、それでもまだ忌避する傾向がある。だから海外に太刀打ちできてない。
▲0 ▼0
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AI診療、AIが進むに辺り日本はハッカー対策にも力を入れるべきだと思う。
AIが無ければ何も出来ない医師は怖い。 金融も同じ。AIが狂った時ハッカーから守れるのか？ 心配になる。
AI便利だが、世界的にある程度の規制が必要な気がする。
▲1 ▼0
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補正予算の段階で決まっている事が、何故、今分かった、などと報道記事にするのかが分からない。やはり予算内容は、適時、政府は詳細を国民に公開すべきだろう。そして大手新聞やメディアでも周知する事が、理解や啓蒙、そして議論、監視できる事につながり政治への関心が高まる。話題性で一部分の議論ばかりを報道するばかりでなく、まずは全容を知らせる事が、政府やメディアの姿勢であるべきだと思う。
▲1 ▼0
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誤診は減るともいますが.................... AI診断を医師が利用できるようになるということは、一般人もそのうちAIソフトを利用できるようになるでしょう。 例えばちょっと胸が痛い気がする人がいたとすればAI検索で無数の病気が鑑別診断に上がってくると思います。 神経痛、筋肉痛、食道炎、胸膜炎、心筋炎、食道癌、多臓器からの骨転移、血液系の癌....... 心配性の人は全ての疾患が否定できるまでドクターショッピングを繰り返したり、開業医に大病院への紹介を依頼したりして、医療費高騰を招いたり高次医療機関スタッフの疲弊を招く恐れもあると思います。
続きを予想すると、医療費の高騰により、厚労省は診療報酬を引き下げて民間を中心とした病院の倒産が増え、結果として医療難民が増える可能性も視野に入れるべきかと。
▲4 ▼0
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新しい『利権』の誕生に見えるよね。医療用AIを国主導で作るって話だけど、海外のAIと比べて何周も遅れてるし、今更追いつくのは厳しい気がする。それに、国が絡むとどうしても『中抜き』のための『自称AI』みたいなものができてしまいそうで不安。コロナの接触確認アプリがほとんど役に立たなかったことを思い出すと、同じようにならないか心配だよね。投資額も220億円じゃ海外と比べて桁が違いすぎるし、こんな規模で本当に勝負になるのか疑問だな。
▲237 ▼49
=+=+=+=+=
心電図とか画像データとか日本で行われたものは、全部研究用に使えるように法整備しておけばよかった。ビッグデータが流行った頃から集めて、AIによる解析と進んでいたら、かなり先進的なものができていたんではなかろうかなあ。 ITで外国に食い込むならとことんやらないとアメリカには勝てないと思う。
▲1 ▼0
=+=+=+=+=
医師が診察する必要はすでになくなっています。問診結果と看護師によるバイタルデータ、患部写真などのインプットで、人間以上の精度でAIが判断できます。この機会に開業医の既得権を打破して新たな医療体制を構築する必要があります。
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画像診断は大手写真メーカーですでに実用化されているかな？ 昨日、長男が緊急搬送されましたが医師の的確な治療で命が助かりました。 自分は先月内視鏡手術後で全身麻酔を行いました。この数年間の薬不足が心配です。
▲10 ▼1
=+=+=+=+=
これも大事だとは思うが、それより先に大病院で働く専門医資格を持った医師が報酬が低いために成り手が圧倒的に少ない。医師は増えているのに殆どが美容医療や眼科、あるいはクリニック開業のほうに進んでいる。この遍在を是正する事のほうが急務だと思う。
▲29 ▼10
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せや！医療ならコンテクストも全世界で大差ないだろうし、グローバル展開も簡単であろう。健康診断の結果やカルテのデータを全部食わせてどんどん予防医学的なアプローチを推奨されたい。（で、つもりに積もった保険料をなんとかして。。それこそ保険料1割でもカットすれば、 GAFAクラスの研究開発費になるんだから。。）
何より国民の健康に寄与する。最高や。
▲21 ▼24
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おそらくこれを電子カルテに搭載して不要な処置や投薬を出来ないようにするつもりなんだろう。 けれど医療は病名だけで判断できず対症療法で経過を診ざるを得ないケースもある。そうなると不定愁訴などは対応出来なくなる。 あとかつてアスピリン製剤に抗血栓作用があり比較的安全に処方出来るのを分かっていながら薬事が通らないからと言う理由だけで一切認めず査定しまくった過去とかもあるからな。 当然AIだから100%確実だという保証も無い。誤診したら誰が責任を取るのだろうか？ あと、こればかりが前面に出ると医師の診断能力が…。
まあ、厚労省のお偉い方々はまともに臨床現場に出ていないから分からないのだろうけど。
▲3 ▼0
=+=+=+=+=
まぁ、昔あったアキネーターみたいに、AIによる問診(患者がタブレットなどで自分で入力)のうえ、病名候補を挙げてくるアプリは、すでに、あるにはあるんですが、いかんせん、高齢者は自分でうまく入力できないし、タブレット使えない人が多数。しかも診断はかなり外してたりする。 診療は、患者が待合で待っている姿を見るとこから始まってて、診察室に歩いてくる姿や、患者の話ぶり、身体所見、バイタルサインなど五感や、さまざまな情報から診断を絞り込んでいき、さらに画像診断、検査結果などから、少しずつ病名候補の本命、対抗、大穴などが上がってくる。 とまあ、AIだけでは診療はできないので、内科医の代替はできません。 んなことより、放射線画像(CT. MRIなど)の読影をもうAIで一時的にレポート出してくれると、いろんな悲劇が減るので、そっち先に手つけて欲しいんですが。
▲1 ▼0
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AIの診断も良いけど、あの発熱外来って廃止してもらえません？ コロナも5類になったのに、熱がある人は発熱外来に行かなきゃダメって何？ 体調悪くなれば、大抵の人は熱が出るんだからさ。
それより、インフルエンザやコロナの判定キットを、もっと安く薬局で買える様にして、インフルもコロナもリスクの高い人以外は、病院に行かなくても薬局で薬を買える様にして欲しいわ。
予約とっても長時間発熱外来で待たされ（しかも椅子もなにもない外で！）検査キットで陽性出なけりゃ、次の日また病院に行くとか、馬鹿げてる。
▲0 ▼0
=+=+=+=+=
国産で実用化されることはないだろうね。 AI任せだと望み通りの結果が得られない可能性があり、日本で作ったとか日本が最初に導入したとかだとまず過激な責任問題に発展する。 開発側からしても使う側からしても、必ず責任問題が発生して晒し上げられて炎上し批難され石を投げられ住むところを追われ生活すらままならず野垂れ死にするリスクを負ってまで作ったり導入したりはしたくないだろう。 海外で先に作られ導入され、海外でこれは良いという評価まで得られてから遅れに遅れて海外のものをそのまま導入する流れになる。
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期待します。健康診断等の画像検診には最早必須の技術になると思います。 また、診断結果の統計や解析、病状の早期発見や誤診の解消、手術支援等、いろんなことに活用できそうだと思いました。
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検査結果をAIで患者さんや家族に説明できるようになればいいですね。説明内容を「平易な説明・標準的な説明・専門的な説明」とか選択できて、治療法の選択やリスクを動画解説で、質問はチャットで、納得したら電子署名して…なんてことがすぐ可能になりそう。
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既にあるけどね。問診だけで当てにいくとなると、質問の数が膨大になるので、なかなか答えていくのは大変なんだけど、わからない疾患なら見逃し防止にはなるかもしれない。単純作業はAIは強いけど、ある程度の絞り込みには使えるかもしれない。
▲0 ▼1
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特に過疎地の医療は人手不足で崩壊寸前でAIの手でも借りたいのは分かるが、どうせ予算を付けて、そこらの企業に丸投げするだけでしょう？ そしてその部署に厚労省の役人が天下りしていくだけで終わる。
こういうのは、大学や民間に勝手にやらせておけばいいと思う。その支援モデル作成にかかる費用だけ助成金を出せば十分。
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ただあれば便利だね、ではなく、購入を押し付けてきそうで怖い。 出たら試しに欲しいが、これに支配されたら、大変なことになるでしょう。 経験や勉強の裏打ちがないと、活用ではなく支配されてしまう。 何かあれば基幹病院に押し付けられるのが、目に見えている。 医師が支配されるのは以ての外だが、国が導入押し付けてくるともっと面倒なことに。 AIソフト非導入で何かあれば裁判沙汰、ソフトが誤診しても自己責任で裁判沙汰、ソフト非導入なら点数減点とかやるでしょうね。 ソフトに則って診療するはめになれば、鑑別疾患がたくさん出てきて、いちいち否定するために要らん検査することになる。 患者さんは負担だし、我々の意思でもない。 我々に押し付けるならまだしも、一般の方や会社に市販するなど、考えただけで怖い。 ヤブが増え、産科小児科外科救急がより一層減るだろう。
▲2 ▼0
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そのうち「昔は人間の医師に診察してもらっていたんだって。恐ろしいね。」って言われる時代が来るかもね。今は自動車の自動運転も人の運転より怖いと思っている人がいるかもしれないけど、自動運転は煽り運転も飲酒運転も居眠り運転もないし、現時点ですでに機械がやったほうが安全なんじゃないかと思うよ。
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2030年に義務化されると噂の統一電カルに組み込まれるのでしょうか？ 多少は診療の負担軽減につながるとは思いますが、いろいろ思うところがあります。
社会保障費の増大に伴い医療費が過剰に抑制され、このインフレの世の中で医療関係者の給料は下がる一方で上がる見込みはありません。社会医療費が上がっているのは、人件費の増大ではなく薬や治療に必要な物品の値段の高額化、院外処方の一般化(医療機関の再診料より薬局がとる各種料金の方が高い)が原因なのに・・・、その上昇分を人件費の抑制でごまかしている。 ただでさえ経営が苦しい中、政府主導のシステムで義務化するのであれば導入補助をしていただけるよう願っています。そうでもなければ、ほとんどのクリニックは導入しない、というかできないと思います。
▲4 ▼0
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私は院内SE・・と言ってもヘルプデスクに毛が生えたようなものですが、その私が一番悩むのが、クラウド製品の活用とセキュリティの確保です。便利と脅威が表裏一体と言いますか、サーバーを持っていない楽さはあれど、性悪説で見ると絶えずオペレーションを監視することや、クライアントの管理をより厳格にするという手間がかかります。 AIを入れてくるともっとインターネットに触れていくので、もうシステム管理者ひとりじゃ責任負いきれません。
▲2 ▼0
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AIが使う側にとって都合が良いのは、なぜそう判断したのか理由がわからない所で、これは責任逃れに大変に都合がいい。この点を悪用して責任逃れをしている企業が大変に多い。要するに医療においてもこれからは責任逃れをしてゆきますよということだろう。
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パソコンで画像と数値だけみて、横目で患者をみるような医者が多いからな。AIの方が数値から正確に判断できるだろうし、知識量も常にアップデートされてくから医者より優秀だな。技術が求められる外科系の医者はさすがに淘汰されないけど、内科医はかなり淘汰されるだろうな。大学病院クラスの専門医ならともかく。医者なんてなんでこの症状が出てるのかなんて考えないで、咳が出てるから咳止め、胃が痛いから胃薬、熱が出てるから解熱剤って根治じゃなく対症療法しかやってないんだからAIで充分。
▲3 ▼2
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基本的にはAI診断の第一歩になる筈だが、日本の場合は既得権益層の声が強い。診療支援と言うのがミソで、欧米で進むであろう本格的な診断・施術AIへの進化は阻まれるかもしれない。 ただ、いくら日本の「支援システム」が時代遅れでも、海外の全能的な医療AIが現実になれば、一挙に取って代わられる筈だ。効率と精度で勝ち目がないからだ。 これからの医療関係者は極一部の最先端研究者と大多数のAI支援を前提にした処置・看護・介護的な人に分化する筈だ。そして、救急外来などは別にして、初期診断は「患者」自らが行い、その治療を病院的な場所でオペレーター的な医療従事者にして貰う事になるだろう。AIは様々な分野で高度技能者の職を奪う可能性が大だ。医療分野や現場でも同様の事が起きる筈だ。 天才の集まりのチェスや将棋の名人がAIに勝てない。知見と言う知識の集合力が重要な医療分野で普通の人間がAIに負けるのは当たり前だ。
▲1 ▼0
=+=+=+=+=
政府は医療のデジタル化を急ぎ過ぎているのではないでしょうか。マイナ保険証の問題もまだ解決していません。デジタル化によって受付が不便になるようでは困ります。まず、受付のデジタル化の問題を解決して、それから診療のデジタル化に取り組むべきではないでしょうか。これを中途半端にして、おいては国民の信頼は得られません。
▲6 ▼2
=+=+=+=+=
医療事務ですが、医療現場は本当にアナログでミスが命取りなのでぜひ早急にＡＩを取り入れて欲しい！我が子は金融で自社のＡＩがあると聞いていてうらやましいです。資料もＡＩで作りたいです。
▲7 ▼3
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すでに周回遅れの話であり、最先端の診療サポートは無理だろう。 基幹病院では使い物にならないと予想します。 ただし意義は有って、不十分なサポートしか出来ないが、海外く比べて安価なAIシステムが出来ると言う点。 日本のクリニック開業医はその程度のサポートでも十分に有り難いレベルの医師がごろごろいる。システムが安価に導入できるなら、そんなクリニックでは福音になるので導入されるのでは？
▲11 ▼10
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民間に任せるのではなく、国主導というのがなぜ、というのはあるけど。 それはさておき、数年かけるところに闇を感じる。 制度はさておき、アメリカのベンチャーなら一年以内にベータ版をリリースすると思う。 現に生成AIなど一年以内にどんどん立ち上がってるし。 データはあるんだから、サーバ用意して学習させるだけ、となると数年も掛けてるのは遅すぎ。 無駄に税金を使ってるだけにも見えて、そこに闇を感じる。
▲13 ▼6
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診断AIは確かに人の目での判断する診察で見落としが無くなるメリットはある。ただ、導き出した答えは絶対に正しいとは言えないのだから医師のファクトチェックは必ず行うべきです。
▲4 ▼0
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少し飛躍するが、医師の診断業務をAIが出来るようにすれば、看護師などが病院などを開設できるかもしれない。もちろん課題は多々あるだろうが、老人増えるのに労働人口が減少していく日本において、医療の効率化は必須だと思う。
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ハッキリ言って簡単な内科診療はAIの方が良いと思う。 初診で7割当たれば名医なんて言われてる世界だから。 ただ、問題は補償。例えば、自動運転の車が死亡事故をおこした場合の責任と補償の所在。AIの誤診で責任は誰になるのか？その補償は？になるかと思います。
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医者は、知識や経験が・・って話もあると思うけど、 AIである程度、サポートできるようになるなら、賛成かな。 積み重ねられた膨大なデータを共有、、
また、ベテランさんの意見も聞けるスペースも必要かもしれません。
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この前、肺炎になり、息もできないことも多々あって死にかけたつもりで病院に行ったら、看護師が「大したことないみたいだけど、どうしたの?」と言ってきた。 かなりカチンと来たが、先生にそれを伝えると謝罪してくれた。 この記事を読み、問診前にある程度、Aiが症状を絞り込んでくれれば、ああいう嫌な思いもせずに済みそうと思った。
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＞生成ＡＩの性能の指標で、学習した規模を示す「パラメーター」の数は１７２０億程度となり、医療用としては世界最大規模となる見込みだ。
ここを担当する医師の魂が出来上がるシステムに注入されるわけだけど、このAIの教育係をどんなレベルの医師が担当するのか気になりますね。。この教育係の医師のレベルが、診断で見逃しをするような医師のレベルだと、出来上がったシステムも教育担当者と同じ見逃しすることになるわけですからね。。
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今のAIと称するLLMモデルを使った経験からするととても責任ある回答が得られるとは思わない。AIを知らないくせにその信者の政府関係者が考えたネタだろうけどね、まあ他国に遅れないようにすべきということか。病気の診断に使うのか補助的なものにとどめるのか不明だけどね。その辺の医者程度には使えるのだろうけど、コストのかかる話だし、教育したネットワークは、次世代品には使えないことが多いから、エネルギーの無駄、税金の無駄には気を付けてほしい。
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これぞ未来の医療システム。実に良い取り組みだと思います。医者の少ない地域などには大変重宝されるでしょう。またドローンの性能向上により離島などに薬を運搬できるようになったのかな？
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生成AIで効率化を図るのは結構なことだけど ・未だに病院間の情報提供はお手紙が主流 ・電子カルテ自体のUI・操作性・視認性等の品質の低さが大手でもメーカーによっては普通に放置されてる といったまだまだ医療DX以前レベルの環境で診療支援国産ＡＩを開発してどうやって使うの？って感想。 電子カルテ毎に規格が非常に異なるから特定のメーカーだけが使えるサービスとして開発してる？NECからは生成AIを搭載した電子カルテシステム「MegaOak/iS」の販売が2024年から始まってたけど、診療支援AIができたとして有料サービスなのか？
新技術に飛びつくにしても、目の前で問題になってる悪環境を整備してからにしてほしい。このままやっても作るだけ作って広く利用されることもなく終わりになる気がする。
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政府の仕事もAIで判定できるようになるといいのだけど。 検察も頼りにならないし、メディアもSNSも偏向する。 ただひたすら愚直に、政治の欺瞞や矛盾点を国民に教えてくれるするAI。 どこからも独立した機関として運用して欲しい。
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AIは絶対に活用した方が良い。付き添いで病院に行く機会が割とあるが、正直、ほとんどのケースで実質的に何もしておらず、意味がない。その割に高齢者は通うから、混雑していて、金も掛かるし、医療費も圧迫されるという、よくわからない状況がある。
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政府だけでやるわけじゃないから、この金を狙って大手もベンチャーも仲間入りを狙って暗躍するし、国の事業は結果回収が甘いから、最後まで行っても利用価値がないものしか出来てこなく、たぶん途中で挫折して適当な理由と半端な結果を集めてそれっぽい形だけ見えるようにして終わりになるのでは？
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何かこういう記事を見ると将棋界の話みたいに なりそうだな。 人の医者の意見よりAIの意見しか患者は 信用しなくなるんじゃないか？ 患者としたら、信頼できる方を信じるか。 医者としても、楽になるし面倒な仕事を 効率化できる部分はあるもんな。 仕事が減って困る人が出てきても それは仕事が出来ない人なだけだから そこまで問題じゃないな。 ちゃんと使いこなしてくれて モラルと人間性と仕事ができる人達なら これは問題ないな。
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吉と出るか凶とでるか。 鑑別に挙げられたら可能性は低くても精査せざるを得なくなる。それゆえに不要な検査が増えて医療費や現場の負担が増える可能性も高いと思う。
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政府がやらなくても国内の民間がもう既に着手していて、海外メーカー含め切磋琢磨している。 そこにわざわざ巨額な金を投入、中抜きして結局生産コストは半減となるようなことをさせなくてもいいのでは？
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AI頼りにしていたら医師の腕は落ちるでしょうね。 AIでは臨機応変が出来ない。 画像診断にかなりAIを入れてきていますが、見逃したらAIは責任を取れませんよ。 マニュアルしか学べないようじゃ人の体はマニュアル通りにはいきません。 難病をもっと見抜けなくなるでしょうね。 オンラインで診察もしないで病気が分かるわけもない。聴診器一つで肺の病気を見抜ける医師は今は居ないはず。 やぶならAIのが良いかも知れませんけど。 所詮、AIは人が作り上げたもの。人より上になる事は決してないと考えます。 責任転嫁をAIにできるのですかね。医療問題をどうなさるのですか。
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画像診断補助には使えるかもだが問診は疑問 たとえば 眠れないです 毎日不安です 朝が特につらい などといえば うつ病？と出るのか 人間の医師なら微妙な表情などで診断できるだろうがAIには無理だと思う クレジットのチャット対応さえまともにできないし 結局コルセンに電話しないと伝わらないのに
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AIって結構的外れな診断したりするんだよね。痛みの部位やちょっとした解釈の違いでとんでもなく変わってきて医者にかかるべきか否か、何科にするのかもギャップが酷い。時には●●癌の恐れまで指摘してくるから驚きだよ。 結局最後は決まって医療機関に早めの相談必須を求めてくるんだよね。これって何気に医師会の金儲けの道具の自動化戦略（楽な人集め）としか今は思えない。市販薬販売でもよく使われている。
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これはこれで良いことだと思う。 しかし、政府がやること必ずや誰か、どこかの企業が儲かる仕組みになっている。そこに我々の税金をつぎ込む。 名目は素晴らしいしかし、裏では儲かる仕組みを必ずつくる政府。税金の無駄遣いはもう止めて欲しい。
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こういうのが進むと医者も安く買いたたかれる「消える職業」になっていくんだろうな。 AIは便利になる機能でもあるが職業を奪うもろ刃の剣でもある。 すべての業種の為、ここは法律できちんと線引きをするべきなのではないのか？
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AIが医師の診療にとって代わることを全力で医師は阻止したいでしょう。 医師は今まで既得権益で守られてきた代表的な職種だからさ。 まさにイノベーションジレンマの代表格として、医師は今後AIの最大抵抗勢力となるでしょう。
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医師を盲信するのはよくないのでAIの活用には大賛成です。 医師は薬をよく知りません。 薬剤師は薬をよく知っています。 しかし、処方箋は医師が書きます。 世界中探しても風邪を治せる医師はいません。 世界中探しても風邪を治せる薬はありません。
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診療所行っても診察はせいぜい１〜２分 血液検査とかしてもデータの紙切れくれるだけ 自分でネットで調べ、薬局で話をして相談、ということになっています 国産AI開発、大いに期待します
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精神科をしていて、年金、手帳、自立支援の書類をある程度自動生成してくれたら楽だなあ。 7時30分〜20時30分まで1日100人外来やって、その後に20個ぐらいの書類を2時間ぐらいかけて処理するので、書類の時間が簡易化されるとだいぶ負担解消になります。
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診療AI、ソフトバンクのカンファレンスで孫さんが言及されていましたね。
AIのリスクやデメリットを忌避して蓋をしたい気持ちも理解しますが、 その 事なかれ主義 で、どれだけ国力を落としてきたか、、、。
ドローンであれEVであれ、中国に追いつけなくなっている現状、 日本の技術の精緻さを誇るのも良いですが、スピード感の無さは改善してほしい。 市場の覇権を取られてばかり。
これからの市場のポテンシャルを鑑みれば、 リニアなんかやってないで Japanese AI に注力して、 日本の技術的優位性を確立してほしい。
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薬局やドラッグストアに診断AIを設置して、風邪とかヘルペスみたいなすぐ見てわかる病気？はその場で薬を出せるようにしたら病院が混まなくてよいと思う 病院は継続的に管理が必要な人や判断が難しい病気の人が行くべき ただ薬をもらいに行くような受診はやめよう
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一杯献金もらえる医師会には国からお金がたくさんもらえます。AIとかいうがいい医師の人や大学教授が絡んでちゃんとシステム構築できる専門的な会社なりに作らせればいいですけども官僚の天下り先に色々やらせて中抜きされてマイナンバーカードの二の舞にならないようにしてほしいものですね。
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すごい。 ブラックペアンの世界ですね。 勿論失敗も少しは出てしまうのだろうけれど、普及して、どんどん更新して、最終的にエラーがなくなるといい。 人の命に関するエラーは、最初からゼロが望ましいですけどね。
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日本は何でもかんでもこうやって政府（官僚）が手をつけて、民間がその予算に群がる構図。スピード感もないし、無駄も多いし、そもそも民間からイノベーションが生まれない。明治の時代からずっとそう。
この構図を崩さないと永遠に成長できないし、税金が減らない負のスパイラル。
でも政治家も官僚も自分の利権が小さくなることには手をつけようとしないから、どうしたものやら。
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それより、大人だけでも、安くインフルエンザとコロナの検査薬を薬局で売り、タミフルも薬局で買えるようにして欲しい。税金はこういう援助に使って欲しいわ。インフルエンザは、別に医師や看護師でなくても、検査してタミフルを飲めばすぐになおる。 インフルエンザの病院の長い列は、医師の診療報酬のためだけにあるようなもの。医師の既得権を考えるべきだよ。これも自民党が医師会から沢山の献金をもらっているからだろうけど。 国民のために税金は使って欲しい。
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結局は国内の民間企業に開発力がない証だな。 それだけ国内の体力を奪いすぎてるんだよ。 普通に考えれば国内の関連企業各社に開発の要請し競わせて入札で採用でいいのにな。 ほぼ確実に使えないシステムしか出来上がらないよ。残念
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〉医療分野での生成ＡＩを巡っては、不正確な情報による誤診のリスクなどが指摘
程度の差はあれ認識されないだけで、普通に誤診てあるよね？ 自動運転にしろマイナにしろ何で機械化とか企業や国が取り組むとネガが殊更強調てか100％完全を求めようとするんだろ。将来考えたときにpros,consでどっち選ぶか考えたらやらないリスクが大きいのは明らかなのに。
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政府がやるとろくな結果にならない。利権に考慮して規制し、競争力のないものが出来上がるだけ。最近は支援、補助と聞くだけでまた公金投入して新たな中抜き構造を構築しようとしてるしか考えられないくらい政府に対しての信頼性は低い。こういうデジタル関係の新しい部署作ると何故かデジタルに無知な人がトップにつくことが多く、その時点でこのプロジェクトはダメだなと思ってしまうのが多過ぎる。
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