【医学】【人工知能】人工知能、患者の命救う。日本では最初の事例か?

1: ウナギポリス 2016/08/05(金)10:08:43 ID:GGu

要旨:
東京大学の医科学研究所(東大医科研)に導入されたIBM製品の人工知能ワトソンによって、
専門家でも診断の難しい特殊な白血病を見抜いた。(参考文献: ITメディア、産経新聞)
この東大の人工知能には、あらかじめ大量の医学論文を読ませて学習させてある。
くわえて、患者などのゲノム情報を学習させてある。(参考文献: 日経デジタルヘルス)
これらの学習データから推論される治療法を提案したもよう。

詳しくはソース記事のwebサイトを参照せよ

ソース
ITメディア、産経新聞『人工知能、患者の命救う 国内初か IBM「Watson」、白血病のタイプ10分で見抜く (2/2)』
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1608/05/news077_2.html

関連ニュース
日経デジタルヘルス『東大、IBMの人工知能「Watson」を活用したがん研究を開始』
http://news.mynavi.jp/news/2015/07/30/230/

2: 名無しさん@おーぷん 2016/08/05(金)10:12:20 ID:T3X
遂に医者不要の時代の到来か、

 

3: ウナギポリス 2016/08/05(金)10:34:31 ID:GGu
補足説明:
・ アメリカでは既に癌治療の診断に人工知能が実用化されてる模様。ただし先端の研究所レベルで。(ソース:日経デジタルヘルスの過去記事)よって、人工知能による医療は、日本は世界初ではない。
・ この人工知能は遺伝性の病気を診断するコンピュータであるため、患者はゲノム情報などの重要な個人情報を提供する必要がある模様。もともと、がん治療の研究用として、この東大医科研に導入したワトソンを想定してた模様。

 

10: 名無しさん@おーぷん 2016/08/05(金)12:48:07 ID:GGu
>>3以降の私の投稿は、個人的意見です。
ソース記事の内容解説ではありません。

 

4: ウナギポリス 2016/08/05(金)10:37:50 ID:GGu

個人的な意見:

プライバシーの取扱いに関する点
・ 遺伝情報を診断に用いる場合、患者のゲノム情報のプライバシー的のため、情報の取扱いに注意が必要であろう。クラッキング被害などによる情報漏洩時のリスクを考えると、インターネット通信には適さないシステムであろう。
・ 将来、暗号技術が関わるだろう。ゲノム情報など、患者のプライバシー情報を扱うため。

費用に関する点
・ 現在のIBMのシステムは研究用のため、おそらく高価だろう。よって一般の病院のために、より廉価なシステムが望まれる。
・ 研究には人工知能タイプの医療支援コンピュータが有用だろう。しかし、一般の病院で導入するには、未知の推論を減らしたデータベース蓄積型のほうが費用や処理速度などの点では有用かもしれない、というのが私の推測。

医者にとっての学習時間の問題
・ 一般の医者は、人工知能には不慣れである。医者は仕事が忙しく、専門外の情報工学の先端の話題までは、医者は詳しく学ぶ時間が無い。
・ 先端IT技術に不慣れな医者の代わりに、大手ITベンダーなどのITエンジニアが代わりに、将来の医療診断AIの運用や保守管理に協力する事になるだろう。かつて金融業界の仕事を請け負うためにITエンジニアが経理や金融、経済学などを学んだように。
・ 医者の仕事内容の見直しが行われるかもしれない。外科や麻酔科など、手術の現場に要する能力が医者に重視されるようになっていくかも。現状では、ロボットでは手術が困難なため。

 

6: 名無しさん@おーぷん 2016/08/05(金)10:40:17 ID:maA

膨大な論文などの処理は人間よりコンピュータが得意

コンピュータ一台有れば各科に分かれた専門外来は必要なくなり

コンピュータ操作する総合内科医だけ居ればよくなる

 

7: ウナギポリス 2016/08/05(金)11:14:05 ID:GGu

個人的な将来予想:
今後の症例データベースの制作支援にも、
この人工知能を活用できるだろう。

つまり、スーパーコンピュータなどに搭載した人工知能の医療AIを、
まるで長さ測定などの計量行政における国家標準器のように、これらのAIをマスター・コンピュータとして、
その研究結果を元につくった廉価(とはいっても、世間から見たら遥かに高価だろう。数百万円を想定)なデータベースを、
一般の病院や診療所などで活用するというトレーサビリティ・システムな方法。

 

8: ウナギポリス 2016/08/05(金)11:24:51 ID:GGu

この人工知能は、科学論文の正確性を前提にしている。
しかしSTAP細胞の論文の不祥事のように、科学論文の中には疑わしいものもある。
そのような疑わしい論文を、どうやって人工知能の推論の根拠とする論文から排除するかも、検討が必要だろう。
応急的な対応としては、既に論文公開されてから数年の検証を経た論文だけを根拠とするなどの対応があるかもしれない。

今後、今回の人工知能とは別に、さらに世界中の科学論文の信憑性を相互評価するための人工知能も、開発が必要かもしれない。
また、論文の検証方法も、IT業界の理想的な場合のデバッグ手法のように、システム化する必要があるだろう。
「検証の済んでない論文は、コンピュータソフトのα版のようなもの。未知のバグがある。」というふうに考えるべきである。
発表されたばかりの論文を無闇矢鱈に盲信するのは、改めるべきである。

 

9: ウナギポリス 2016/08/05(金)11:33:42 ID:GGu

医療支援コンピュータの工業規格の策定が、将来的に必要になるだろう。
なぜなら、もし税金を使って日本全国各地の公立病院に導入するとしたら、
病院や行政側にとっては、調達の際の基準としての規格が必要だから。

ロボット産業の工業規格について、北米では自動車規格などを参考に工業規格の策定が既に進んでるという。
そして北米には、このような新技術の規格策定のための国立研究所 NIST がある。
日本では産総研が、北米のNISTに対応する。産総研は経済産業省の管轄である。

医療支援コンピュータも、医薬品や医療機器の規格を参考に、規格を将来的に策定する必要が生じるだろう。
厚生労働省と経済産業省などが協力し、将来は規格を策定する必要がある。

 

12: 名無しさん@おーぷん 2016/08/06(土)04:19:51 ID:hJk

個人的な理解:
ヒトゲノムプロジェクトなどで、もともとゲノム解析にスーパーコンピューターが活用された実績が2000年ごろから既にある。
そして、ほとんどの悪性ガンは、遺伝子(ゲノム)の影響が大きい事が何十年も前から分かってる。
ならば、ガン研究にヒトゲノム解析結果とスーパーコンピュータを活用するというのも当然だろう。
既に北米の医学研究機関は、そのような研究に参加している。

IBMも、ヒトゲノムプロジェクトなど既存のゲノム解析で得たノウハウをもとに、
さらにAIなどの最新技術の研究で培ったノウハウを組み合わせて、新型のゲノム解析システムを作り上げた。

白血病は「血液のガン」とも言われているように、病気のメカニズムがガンと近い事が、古くから分かっている。
ならば、白血病などガンと関連する病気の研究にも、このIBMの最新型ゲノム病理アナライズAIが活用できるだろう、と東大医科研は考え、
その仮説を今回、東大医科研およびIBMは実証した。

 

13: 名無しさん@おーぷん 2016/08/06(土)04:22:37 ID:hJk
iPS細胞の山仲伸弥の研究も、ゲノム解析の成果を活用している。
ならば、iPS細胞の発現における被験者側ゲノムの研究にも、
今回のIBM機のような最新型ゲノム病理アナライズAIが活用できるだろう

 

14: 名無しさん@おーぷん 2016/08/06(土)11:03:21 ID:hJk

このAIはおそらく、治療法データと、症状および患者ゲノムから予想される病名データとの、
マッチング検索を行ってるのだろう。

論文を読ませた云々は、AI内部のこれらの医学データのアップデートの手段にすぎない。
おそらく、このような幾つかのモジュールの組み合わせで、ワトソンAIは構成されているのだろう。

 

16: 名無しさん@おーぷん 2016/08/06(土)11:39:25 ID:hJk
どこの国でも、IBMに注文してワトソンAI構築サービスを買えば、
似たようなシステムを構築できる。
よって近い将来、韓国や中国がIBMなどからAIスーパーコンピュータを購入し、同様の医療AIを構築するだろう。

 

17: 名無しさん@おーぷん 2016/08/06(土)11:40:37 ID:hJk
今回のIBMの業績は、検索システムのイノベーションでもある。
よってグーグルにとっては、やっかいな競合企業が誕生した瞬間でもあろう。

 

18: 名無しさん@おーぷん 2016/08/12(金)11:46:32 ID:QeF
患者を薬漬けにして副作用で逆に病気にする医者よりましだろうね。

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