画像検診機器からの画像増と患者に見えてこない読影専門医の負担増　専門医間での検診画像のダブルチェック機能は保証されているのだろうか？　AI診断開発への期待　

今日、医療現場ではX線CTをはじめ、MRI、超音波、内視鏡画像など画像診断資料が数多く収集される。

内視鏡を使った胃癌検診でも、患者一人当たり４０～５０枚の画像が撮影されるが、専門医は普段の診療が終わってから読影の義務を負わされ、心理的・身体的負担が大きくのしかっかっているのが現状で、「現場で撮影される医療画像は専門医処理能力を超えている」という。（第１回医療IT expo東京m3.com記事より）

現実的な解決方法として、AIを使ったダブルチェック機能の開発である。一例としてピロリ菌有無の診断に関し、医師が４００症例を見るのに４時間以上かかるのに試作のAIシステムでは３分、精度は２３名の医師と比べた結果４位であったという。（医療ベンチャーAIメディカルサービス）

しかも、現在癌の診断確定に１０日から２週間ほどかかるのに対し、AIシステムでは術中リアルタイムで癌の部分もマークすることが可能であるという。

治療現場で、患者にとって主治医を信頼することは大切であるが、盲目的信頼ではなく科学的・統計的な確率に基づく判断の上での信頼であるべきと思う。

以下　資料追加

ニュース　「AIによる早期胃がんの高精度な自動検出法を確立－理研と国がん 」 2018/7/15。

http://www.qlifepro.com/news/20180725/highly-accurate-automatic-detection-of-early-gastric-cancer-by-ai.html