津川友介先生の講演「ビッグデータやAIで医療の未来はどう変わるのか?」を聴く@仙台

運良く津川友介氏の講演を聴くことができました。
津川先生はすでにいくつかのベストセラーを表す超有名人ですが,2005年医学部卒業で私の20年近い後輩ですw。スマートでキレッキレのプレゼンでしたが,いくつか考えさせられました。


以下講演のメモ書きです。走り書きゆえ細部の不明点はご容赦ください。


●医療 xAIの実例として以下の3つ
1) GoogleのDeepMInd:苦戦している。アメリカでは民間企業が個人情報を利用できないため。
2)マウントサイナイ病院:疾患の発症予測モデル、頭部CT画像診断:いい線いっている
3)ジョージア工科大学


●AIの3つの挑戦(問題)
1)特化型vs汎用型
2)深い(詳細な)データの不足
3)学習としてのAI x 因果推論がまだ存在しない


●特化型vs 汎用型(汎用型はまだ先の話):
アルファ碁vs ドラエモンの違いだが, この2つの間には大きなギャップがあり埋める方法がわかっていない。
病理診断、画像診断,検査結果の判別といったパータン認識ではAIは威力を発揮する。
しかし視覚、聴覚の分野を代替しているにすぎず,前頭葉、海馬などは代替できていなていない。
今後は予後予測の制度の向上,プレシジョンメディスンへの寄与が期待される


●深い(詳細な)データの不足:
現在広いデータ=サンプルサイズの大きなデータは取り扱える。
深い(解像度の高い)データ=患者一人一人に関する詳細なデータ(血液、画像、病理、治療内容、時系列データ、確定診断)が不足している。
個人情報保護の問題がクリアできていない。
アルファ碁はそれ同士で対戦したから人間を超えられた。 レファレンスが人間だけ,つまり最終診断が医者の確定診断では、人間を超えられない。


●AIに因果推論はできるのか?
まだわからない
以下の3つくらいしか学派がなく、かなり否定的な見通しがある
1)キャンベル(心理学)
2)ルービンンの因果モデル(統計学、経済学)
3)因果関係ダイアグラム(DAG):ジュディアパール(UCLA)

パールは, 学術的フレームワークができない ,または実験や反事実に対する想像力が必要なためAIは因果推論できないと悲観的な見方をしている。しかし津川氏は近い将来AIを用いた因果推論が開発されるとみている。


### 個人的には,郡司ペギオ幸夫氏が指摘するように,「強度」を客観的に定義し評価の基準とする限りにおいて,芸術だろうが,統計的因果推論だろうが,ゆくゆくはAIが人間を凌駕すると考えているので,概ね津川先生の論旨は納得できました。


面白かったのは,社会の要請によって生まれたような「疾患スペクトラム」に対してAIはどんな介入ができるのか」との質問に,医師(=人間)を正解とせず全く疾患のフレームワークがないところからのほうが,(最善の)治療に行き着くかもしれないというコメントが印象的でした。


AIには物事の意味はわからない,しかし意味のないところからこそ新しい疾患概念,あるいは治療が生まれるかもしれないという感じですかね。


いい講演でした。

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by dobashinaika | 2018-10-11 00:07 | 医療の問題 | Comments(0)


土橋内科医院の院長ブログです。心房細動やプライマリ・ケアに関連する医学論文の紹介もしくは知識整理を主な目的とします。時々日頃思うこともつぶやきます。


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