Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again
Eric Topol
ディープメディスン
患者に寄り沿った診断によって治療が上手くいった事例
AIの進化
遺伝子検査
シャロウメディスン
アメリカの医療崩壊の現状がわかる
医師の誤診
電子カルテに時間を奪われており、患者に向かう時間が減っている
過剰検査
マンモグラフィ
乳がんの発見数が増えても転移性乳がんの患者数は減っていない
現在ではがんの転移は進行のかなり早い段階で起きている事がわかっている
人の命を奪うのは転移性がん
コストが増えた割に救える患者は少ない
1万人の女性が50代に毎年乳がん検診を受けても、救われるのは5人
男性の前立腺がんを対象とするPSA検診
男性の前立腺がんを対象
ほとんどの前立腺がんば進行が遅く、けっして患者の生命を脅かさない
1000人に検診をすると1人を救うことができる
偽陽性により過剰診断を受けて不要な放射線治療や手術を受けるリスクがある
薬の投与と臨床効果の関係
効果が得られなかった患者の方が10倍
医療費が無駄に費やされている
AIと病気の診断
医師は一度免許を取得すると在職中はずっと診断成績の水準がほぼ変わらない
医師として働いている間に診断能力についてフィードバックを受ける制度がない
症状検索
イザベル症状チェッカー
Ada, Your MD, Babylon などのモバイルアプリ
Buoy Healthは18,000を越える臨床文献や1700の疾患の記述や、500万人を越える患者が提供したデータを拠り所にしている
Human Dx
専門医クラウドソーシング
AI医療の壁
今日までに発表されたAI医学研究の大半は、インシリコ (コンピューター上) で後ろ向きに行なわれたので、まだ現実の臨床の場で前向きに妥当性が確認されてはいないのである。