ChatGPT｜掲示板スレッド

日本病理学会　ステートメント：人工知能AIと病理医について
https://pathology.or.jp/ippan/AI-statement.html

既に、内視鏡の世界では、AIが異常な部分を判断して、精密検査が必要な部分を医者に示して、ベテラン医師並みの判断が出来ています。いずれ子宮頸がんのコルポスコピーもAI化されるでしょう。画像診断もAI化され、放射線科医は必要され無くなり、内科医も不必要になるでしょう。

内視鏡検査でAIが異常を指摘したあとは誰がどうするの？

内視鏡検査の課題「がん病変の見落とし」を防ぎ、早期発見にも役立つ「内視鏡AI（人工知能）」の開発競争が激しくなっている。AI開発が遅れているといわれる日本だが、実は内視鏡AI分野では日本の独走状態だ。日本勢は先行して実用化が進む大腸分野から、判別の難易度が高いとされる胃の分野へと足場を広げている。


「現時点で、内視鏡専門医と同程度のレベルでがんが疑われる領域を発見できる」

富士フイルムとAIメディカルサービス（東京・豊島）の担当者は、それぞれ開発を進める「内視鏡AI」について、異口同音に語る。

内視鏡AIとは、内視鏡を使って胃や大腸などの器官を検査する際、AIを使った画像認識機能によって、高い精度でがんの疑いがある領域を検出するシステムのことだ。

内視鏡による胃や大腸などの消化管の検査は、がんの早期発見には欠かせない。厚生労働省の2021年の調べによると日本人の死因トップは、悪性新生物（がん）だ。がんの部位別死亡数を見ると1位が肺がん、2位が大腸がん、3位が胃がんとなっている。

内視鏡検査は誰が診ても同じ結果を得られるとは限らない。医師が病変を見落とすケースがあるからだ。内視鏡AIは、検査における医師のレベルのばらつきを解消する。内視鏡で撮影した静止画や動画を、病変の特徴量を学習したAIが解析することで、病変の見落としを防ぐ。

国内の内視鏡AIの実用化は19年、サイバネットシステムが大腸向けに開発したシステムが最初だ。その後、オリンパスやNEC、富士フイルム、エルピクセル（東京・千代田）などが大腸向けの内視鏡AIを続々と発売、NECは食道向けの内視鏡AIも発売し、競争が激しくなっている。

現在の内視鏡AIは、大腸と比べて検出が難しいとされる胃を対象とした分野へと主戦場が移りつつある。この分野に先行して取り組むのが富士フイルムとスタートアップのAIメディカルサービスだ。

富士フイルムは22年、胃や食道を対象にした上部消化管用の内視鏡AI「CAD EYE（EW10-EG01）」を発売した。既に販売済みの大腸を対象とした下部消化管用の内視鏡AIであるCAD EYE（キャドアイ）の対象を拡張した位置づけだ。CAD EYEは胃や食道などの上部消化管を対象にした内視鏡AIでは日本初の薬事承認を得た製品になる。

富士フイルムの胃を対象にした内視鏡AIの特徴は、内視鏡が食道に入った瞬間からリアルタイムでがんが疑われる領域を検出できる点だ。警告音と映像にマークを付けることで見落としを防ぐ。

胃の主要部位を観察するための補助機能も備えた。胃の静止画を撮影する際に、自動的に胃のどの位置を撮影したのかを胃のイラストにマッピング。胃の主要部位の観察の見落としがないかを確認しやすくした。

富士フイルムで内視鏡製品の商品企画を担当する浅野峻吾氏は「日本では上部消化管を対象とした内視鏡検査（食道・胃）が大腸の内視鏡検査と比べて約3倍も実施されており、AIの支援が求められている」と指摘する。大腸の内視鏡検査はできる病院が限られているが、上部消化管を対象とした内視鏡検査は大きな病院だけでなく小さなクリニックでも行われており、裾野が広いことが特徴だ。そのため、医師のレベルも様々である。胃を対象とした内視鏡AIを導入することで、医師のレベルのばらつきを抑えることが期待できる。

消化器内科も循環器内科も今は複雑な手技をこなさないといけないわけで、それが不要になって内科医が不要になる頃には世の中のほぼすべての仕事がAI/ロボットがやることになる
特に、最先端以外のAI/IT関係やホワイトカラー職はなくなるかもしれん

診断精度を高めて見落としの可能性を低下させるってこと。
で、内視鏡検査でAIが異常を指摘したあとは誰がどうするの？
それにきちんと回答して下さい。

医者は、個々の患者や疾患部位・状況にあわせた複雑な手作業を伴うブルーワーカー。
人間を相手にしないでパソコンやコンピュータに向かって仕事をするような職種のほうが危ない。

その作業に対する賃金が高い方が機械化は進みやすい。
機械化することでコスト削減ができるが、高度な作業の方がその削減分が大きくなり、開発意義が高まる。
現在は単純作業の代替でしかないが、それはロボットなどが行える作業が単純なものに限られていることと、台数を増やすことで生産コストを下げる為。
それが一巡すると今度は高付加価値のシステム開発が行われる。
手術などの場合は(自動車の自動運転と同じで)責任の所在という法的なハードルがあるが、画像診断(機械の後に人間も行う)だと人間よりも正確に診断できるようになる。
また、人間の場合は育成に時間や手間がかかるが機械やシステムは一旦完成すれば大量生産は簡単に行える。医師の育成には物凄くお金がかかるので、AIによる画像診断が行えれば医療費を大幅に削減できる。