【ＡＩ】IBMの人工知能「Watson(ワトソン)」による医療診断システムは「実用に耐えうるものではない」という主張［08/16］

IBMが開発した人工知能システム「Watson(ワトソン)」は、2011年にアメリカで行われたクイズ大会「Jeopardy!」に出場し、人間の参加者よりも多くの賞金を獲得して世界的な注目を浴びました。そんなワトソンを利用した医療診断システムをIBMは開発しており、これまでに多額の投資を行ってきましたが、「ワトソンの診断システムは実用的なレベルにはほど遠い」という主張が専門家らによってなされています。

Playing Doctor with Watson: Medical Applications Expose Current Limits of AI - SPIEGEL ONLINE
http://www.spiegel.de/international/world/playing-doctor-with-watson-medical-applications-expose-current-limits-of-ai-a-1221543.html

IBMは多額の資金を投入して開発したワトソンを、医療分野に応用しようと試みています。世界の医療業界は数兆ドル(約数百兆円)もの巨大なマーケットであり、人間がさまざまな病気を克服したいという希望を持ち続ける限り、今後も成長し続ける見込みもあります。医療分野は毎日のように新たな研究成果が発表されるため、医療知識の量は3年ごとに2倍になるともいわれており、人間の医者では追い切れない最新の医療トレンドを蓄積できる人工知能を医療分野に応用しようとする試みは、理にかなっていると感じられます。

病気の診断にワトソンを利用するプロジェクトは、ドイツのギーセン大学とマークブルク大学の付属病院で行われていました。IBMはワトソンの医療診断システムの優秀さを証明しようとしましたが、実際にはワトソンの病気診断システムが期待されていたほど優秀でないことが判明してしまいました。たとえば、来院した患者が胸の痛みを訴えている場合、通常の医師であれば心臓発作や狭心症、大動脈の破裂などをまず最初に疑います。ところが、ワトソンは胸の痛みという症状の背後には、珍しい感染症があるという不可解な診断を下したとのこと。

Rhön-Klinikum AGというマークブルク大学付属病院を傘下に持つ医療機関でCEOを務めるシュテファン・ホルツィンガー氏は、マークブルク大学で行われていたワトソンの臨床テストを見学し、「ワトソンに専門的な医学的理解があるとは思えず、このプロジェクトを継続するのはラスベガスのショーに投資するのと変わらない」と感じたそうです。


結局、ホルツィンガー氏はワトソンを実際の患者の診察に応用する前の段階で、IBMとのプロジェクトを打ち切ると2017年に決定しました。ところが、IBMは単なる打ち切りに終わった大学病院におけるプロジェクトを、まるで「成功したテスト」であるかのように宣伝していると、ホルツィンガー氏は述べています。

マークブルク大学でワトソンが直面した大きな問題には、言語の認識もあったとされています。ワトソンは患者の病気を診断する時に、医者が患者から得た情報をまとめた文書やカルテ、検査結果などをスキャンし、病気の手がかりとなる情報を得ていたとのこと。ところが、ワトソンは文章の複雑な言い回しをうまく理解することができず、正確な診断結果を下すことができなかったそうです。たとえば、医者が使う「〜という可能性を排除することはできない」という否定寄りの微妙なフレーズの解釈は、ワトソンにとって非常に難しいものだったとのこと。

加えて、医師も患者の診断結果を非常に簡略化して書く傾向にあり、「HR 75, SR, known BAV」と書けば「平常時の心拍数が75、大動脈二尖弁あり」ということを意味しますが、ワトソンはソフトウェアにこれらの略語を学習させるまで、文章の意味を理解することができません。一度学習させればワトソンも略語を理解することができますが、ワトソンに医師のカルテを理解させるためには、膨大な数の略語をソフトウェアに登録する必要があります。

もちろん、ワトソン以外の人工知能による医療診断が完璧だというわけではなく、Isabel Healthcare platformやPhenomizerといった医療診断システムも、完璧な診断結果を得られるわけではありません。ワトソンが診断を誤ってしまうことも仕方のないことではありますが、IBMはワトソンを「他のどの医療診断システムよりも優れている」と主張しており、ドイツの大学病院における失敗はIBMにとって喜ばしいものではないとのこと。

https://i.gzn.jp/img/2018/08/16/watson-expose-current-ai-limit/05_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2018/08/16/watson-expose-current-ai-limit/00_m.jpg
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180816-watson-expose-current-ai-limit/
続く）

続き）>>1
IBMは「がんの治療にワトソンが大きく役立つ」とも宣伝しており、多くの人々はスーパーコンピューターの力により、従来より素早い診断と治療が可能になると希望を抱いていました。特に、がんの治療にとって遺伝子治療の重要性が大きくなるにつれて、大量の遺伝子情報を処理できるワトソンの能力が発揮されるものと考えられていました。

がん治療に関するあらゆる知識や情報をワトソンは蓄積しており、患者のプロフィールとクラウド上に保存された膨大なデータを照合することで、ワトソンが的確な治療法を提供できるとIBMは語っています。ところが、ニューヨークのメモリアル・スローン・ケタリングがんセンターで実際にワトソンを使用したことのある医師は、「ワトソンは一般的な教科書に記載された治療法すら特定できない」と語っています。この医師によれば、ワトソンよりもインターンで来た優秀な医学生のほうが、適切ながんの治療法を提供できるとのこと。

ベンチャーキャピタリストのチャマス・パリハピティヤ氏は、ワトソンの医療診断システムを「あれはジョークに過ぎません」と語り、GoogleやAmazonのほうが人工知能においては先を進んでいるとしています。パリハピティヤ氏を含む多くの金融関係者がワトソンの性能に疑問を持っており、すでに数十億ドル(約数千億円)をワトソンに費やしてきたIBMにとっては、ワトソンにつぎ込んだ資金が無駄になってしまうのは最悪のシナリオです。

多くの否定的な見方にもかかわらず、IBMはクラウドベースの人工知能システムであるワトソンは成功に向かっているとしています。「ワトソンのがん治療システムは全世界の230を超える医療機関で使用されており、ワトソンを導入した医療機関は1年間で80近く増加しています」とIBMは述べ、ワトソンの医療診断システムに対する医師の肯定的な評価も増えていると主張しました。IBMは今後数年間で、さらに数十億ドル(数千億円)もの追加投資をヘルスケア部門に行うとしています。

ワトソンが人間の医師を超えるのにあと何年かかるのかわかりませんが、IBMが「ワトソンが人間の医師よりも優秀だ」という証明を行った後になって、ようやくワトソンの医療現場における推進が始まるとみられています。それでも、人間の医師が病院内から消えてしまうことは考えにくいとのこと。なぜなら、人工知能が患者に寄り添って丁寧な対話を行い、難しい治療に必要不可欠な患者と医師との間における信頼を得ることはできないからです。

ワトソンの病気診断システムには多くの問題があるとされていますが、人工知能を医療に利用する試みの中には、成功を収めているものも多数存在しています。たとえば、DeepMindのAIは目の病気を人間の医者と同程度の精度で診断可能であり、人工知能を利用して線維筋痛症の診断を脳のスキャン画像から行う試みなどが、一定の成功を収めている模様。一方で、これらの成功例は病気の画像診断に人工知能の画像処理システムを利用したものであり、問診等から病気の診断を行うワトソンの医療診断システムとは違ったアプローチになっています。

また、Appleがヘルスモニタリング用のチップを開発するために新たな人材を募集するなど、名だたるIT企業は医療分野への進出に意欲を燃やしています。

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GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180816-watson-expose-current-ai-limit/

Elementary, my dear

>医者が患者から得た情報をまとめた文書やカルテ、検査結果などをスキャンし、
病気の手がかりとなる情報を得ていたとのこと。
ならワトソン君が理解できるような問診票を作ってやり取りすればいいのか。

世間が騒ぎ出すころには本尊はもう次に軸足を移してるよ

本命はHAL9000

あれ？　めったにお目にかかれない難病に気づいたんではなかった？　ワトソン君

＞人間の医者では追い切れない最新の医療トレンド

これは事実
俺も毎日読んでる
仕事してたらたくさん読めるわけがない
しかも、仕事してたらその分野くらいしか読めないはず
たくさん読めば人間のほうが優秀だよ
最初は分からんがね
たくさん読めば科学的な厳密な検証がなくてもおおよその予想がついてくる

グーグル見てりゃわかること

実用に耐えうるシステムになるまで、さらに開発は続くのである。

ワトソン「私をつくるのに関わった技術者、投資家、経営者が逃げ終わるまで今少しお待ちください。」

まだまだ完成には程遠いだろ。
大抵この手の記事に談話寄せたりする奴は海外でも既得権益を守りたいって層だからな。
まぁ、間違いなく10年20年後には人間より信頼できるようになるよ。

Windowsのワトソンとどっこいどっこいっていうことか。

診断に迷ったらワトソン使えばいい
今のところ道具の一つに過ぎないが、ないよりマシ

「アナタハ、カゼデス。
　オクスリ、ダシテオキマスネ」

DeepMindのAlphaGoもそうだけど、
ゲームレベルと現実世界は雲泥の差なのよね。

所詮お遊び程度。

ワトソンくんワトソンくん、ちょっと来てくれたまへ

ワトソン君は英語脳なのでドイツ語の
難しい言い回しが理解できなかったのかな。

10年もせずにセカンドオピニオンくらいにはなるだろ。

実用に耐えないレベルの人間の医者だって
いっぱいいるけどな

専門外の事となると素人みたいな事、平気で言うよ

医者とワトソンが協力して診察すりゃいいじゃん

0か100しか認めない文系脳www

ほんと文系はゴミしか居ない

膨大なデータ読み込ませないと意味ないってIBMが説明してんのに読み込ませてないじゃん

アキネーターみたいな病気診断システムぐらいはすぐに作れそうだけどな
いろんな症状をはい、いいえで答えれば絞り込める的なやつね

新しいトレンド情報を自動で収集するとかはレベル高すぎやろ
googleでも二の足踏むんじゃないか

>>4 だよな。ワトソン専用の患者情報入力ソフトをなんで作らなかったんだろ。

>>23
誰がそれをやるのか
それが問題だ

一見正常に見える異常
一見異常に見える正常

現実に医療やってるとこれが非常に多い
本の知識だけのグーグル先生とか素人さんでは診断できないのはこのせい

医者は短時間の診察で診断するけど、
患者自身がワトソンの患者情報入力ソフトに向かって、
時間をかけて事細かに症状とか入力すれば
いい診断が出てきそうな気がするけどな。

AIはまともなんだけど病院側が悪かった

クラウドの端末をドラックストアに置いて
OTCを選ぶ支援に使えばいけるんじゃね？
人によってアレルギーやら持病やら服用中の薬の話になったら
忙しい薬剤師や登録販売士の手を取られることも無いし、
その時の担当の技量に差がつかずにより正確なチョイスが出来るだろ。

医者が書いたカルテを読ませようとかアホじゃね。

>>13
あれって今どうなってるの？
最新のWindowsでも載ってるの？

国語が難しいならフローチャート診断書にすりゃいいじゃないか。批判のための批判っぽいな。

>>28
相手が医師だと緊張して本当のことを言い出しにくいとかもあるからコンピュータの問診の方がいいかもね

>>1
> 加えて、医師も患者の診断結果を非常に簡略化して書く傾向にあり、「HR 75, SR, known BAV」と書けば「平常時の心拍数が75、大動脈二尖弁あり」ということを意味しますが、
> ワトソンはソフトウェアにこれらの略語を学習させるまで、文章の意味を理解することができません。
いや、それって人間でも同じだろ w

> 一度学習させればワトソンも略語を理解することができますが、ワトソンに医師のカルテを理解させるためには、膨大な数の略語をソフトウェアに登録する必要があります。
人間が覚えられる程度の略語を膨大とか言われてもなぁ…

既得権益者が難癖つけてるだけにしか見えん

いや、だって十年前に開発されたシステムだよね
IBMからしたら、新しいの買えって話じゃない？

AIは魔法じゃねーんだよ
使えないところは改良するんだよ

>>4
ＡＩ開発ではそこが問題が多い。ティーチング用データが実はゴミばかりとか，
従来のデータベースでのデータ項目は実はあまり意味を持たないとか。結局，
一からデータとりなおしになったりとか。

まー、「電卓は実用に耐えうるものではない」とか言われた時もあったしねえ
まだ電子部品の精度が低くてよくエラー起こしてた頃

>>35
>>人間が覚えられる程度の略語を膨大とか言われてもなぁ…


カルテの略語って医者本人だけのマイ略語だったり，クリニックだけ，医院だけで通じるやつだったり
色々とローカル略語があるんだな。人間の場合，略語の作り方のパターンを経験的に学んでいるんで理
解できたりする。ということで，略語を推定するエンジンが必要となる。それができる改良型は一歩進
んだってことになるんじゃないか。

逆に言えば，人間ってなんて不必要なルーチンやらエンジンをたくさん抱えているんだなってことになる。

>>40
> 人間の場合，略語の作り方のパターンを経験的に学んでいるんで理解できたりする。
なんでその程度のことがAIではできないと思ってるんだ？

ＩＢＭのワトソンは取り残された旧来の人工知能という位置にある。
分野によっては実績もあるから判らない人が多いだろう。

要するにWatsonの現状の問題点は文章読解力が不十分という事だろう
読解力が人間並みになれば数秒で数百数千の論文などの情報を理解し知識として保持。

人間がかなう相手ではないよ。　それも数日先に実現しても不思議じゃないな。

ええやん、どうせ人間は死ぬんだし

医者が誤診もワトソンのせいにすれば、逃げられるしｗｗ

現時点で使えないのと、未来永劫使えないのは違う
胡座かいてると大変な事になる

カルテ情報も
あやふやな表現で書いてあると、意味は分かっても　医者の意図は分からない。
その表現が　病気の診断なのかぁ、　怪しい疑問点なのかぁ　など・・・・・・・・・・・・・

さっさと　この対面診断は止めて、病気のDB寄りのAIに特化したほうが　いい。

レントゲンの画像処理くらいでいいよ

診断システムの問題点というより情報入力の問題点だな

ワトソン＞＞東大君＞＞第５世代

といずれもくそであることが証明されました。
でも金は使った後だし、やってよかった。
AIは詐欺の歴史

何事もそうだが、出来る可能性を探る者と出来ない言い訳を探す者では大きな差が出る

ヤブ医者 vs ワトソン

＞ワトソンは胸の痛みという症状の背後には、珍しい感染症があるという不可解な診断を下したとのこと。

どんぴしゃの名診断である可能性はｗ　
トンチンカンだったとしても、その発生率は　そしてそういうものを削減する手段は簡単に作れそうにも思えるが

＞このプロジェクトを継続するのはラスベガスのショーに投資するのと変わらない」

「投資」の中では確率が高めというたとえになるんじゃないのかこれはｗ　


そもそもドイツの話で、

＞ワトソンに医師のカルテを理解させるためには、膨大な数の略語をソフトウェアに登録する必要があります。

難癖に近い

技術ってのは積み重ね

【プラスチック食べて応援】　マーガリン、ショートニング、コーヒーフレッシュ、ラクトアイス、チョコ
http://matsuri.5ch.net/test/read.cgi/candy/1534038427/l50

去年駄目でも今年は驚異的という進歩をしても珍しくないのがこの界隈

つまりカルテのフォーマットと言葉の言い回しを整えれば実用化できるの？

ワトスンくんってディープラーニング用いてない古いタイプのAIだっけ
そういえば以前特殊な白血病だと見抜いて治療法も提案して回復したのがニュースになってたけどあれはなんだったの？

>>32
7までは載ってた
8以降は削除

これレントゲンの画像診断とは別の話だよね？？

DeepMindのAI、50件超の眼病を診断--医師に匹敵する94％の精度を達成
CNET Japan-2018/08/14
Googleの親会社であるAlphabet傘下のDeepMindは、人工知能（AI）をヘルスケア分野に応用することの特効性に
大きな重点を置いており、英国時間8月13日、AIを利用して眼疾患を診断する上での進歩を示す研究結果を発表した。

DeepMindのAIは人間の医師と同等の精度で目の病気を診断できる
GIGAZINE-2018/08/13
DeepMindはヨーロッパと北アメリカで最大の眼科医療機関であるMoorfieldsと協力し、
Moorfieldsで治療された7500人の患者から得られた1万5000回分のOCTデータをAIに学習させたとのこと。人間の眼科医による診断と並行して訓練する ...

謎の女子高生の正体は？ 45年前に撮影されたモノクロ写真がカッコよすぎる
http://www.bby.nwnlexicon.com/1009.jpg

過学習させたのでは？
人工知能は道具であって使う側の能力に依存するんだよ

やはり助手では駄目って事だな

「シャーロック」に改名すれば大丈夫
みんな「シャーロックがそう言うなら間違いないな」って思うから

a tyiny rainbow.

arm is grate.

ＩーＣＥＮＣＥ．

コメコメランキング２１

ＲＡＩＮＢＯＷ　Bob

暗雲遠のいた

Biggy^^-,,<>

>>63
何ソレ？

ワトソンのパフォーマンスが良くないというのはクライアントなら公然の秘密だよ。
世間にはAIと言ってアピールできるけど、残念ながら実用レベルにならない。
これは横のつながりでクライアント同士も情報交換してる。

ゾルタクスゼイアンに本気を出してもらわないと。

>>58
診断の根拠が提示出来ない以上、ディープラーニングを医療現場へ用いるのは無茶だろう

ＡＩ「まあ中国で普及すれば覇権まで電車道だから

>>1
データの電子化が鬼門すぎる

良くも悪くも人間に勝てるものはない

診断の根拠なんて、人間の医者だってロクに説明しないじゃん
どのみち素人には理解できないし

ワトソン君が悪いわけじゃないんだよな。

たとえば、胸やけという症状ひとつとっても人によって違うんだな。
文字通り胸が焼けつくような症状を胸やけと表現する人(これ正解)もいれば、
単にムカムカするのを胸やけと表現する人もいる。その辺は人間でも
見極めが難しい。ワトソン君にはこの見極めができるようなアルゴリズムは
相当難しいだろうね。なんせ人間の感覚に共感できる能力が必要だからね。

簡単に言うと人間でも共通認識ができていない病気の症状の表現方法を
ワトソン君に理解させるのは現段階では極めて困難だということ。

ワトソン君、俺はちょっとコカインを打ってくるわ。

医者の診断支援AIとしては役に立ちそうな気がするのだけどな

ワトソンすげーな
それに比べて閉鎖主義の医者

>>1
IBM製と言うだけで実用に耐えうるのか？ｗ
Notesとか誰もが嫌うウンコ製品を未だに出してるしｗ
うちの会社じゃ廃止の方向に動いてるけど

機械学習できるようにカルテのフォーマットを統一しろっていう話だな
医者がわざと分かりづらく書くようになるかもしれんなｗ

>>76
なんでAIの診断結果をそのまま使うのが前提なんだよ w
普通の医師の診断でも診断結果によって確認のための検査とか他の医師の意見とかも聞くだろ

>>20
いや、専門でも素人がネットで調べてきた情報を提示されて、論理的に賛成なり否定できないのに開業してる人間が山ほどいる。一番驚いたのは、血圧をちゃんと測定出来ない内科医。祖母が機械で測った数値と違うと２ヶ月ほど訴えたのに、何の対処もせず間違い続けてる。
バカ医者が淘汰されるのが楽しみですわ。

>>26
まあなぁ。読み込ませるというより、データセットを設計して打ち込んでいくのが大変だわな。それでも優秀な医者を雇ってやる価値があると思うけどね。

>>27
まあでも、思い込みの少ないAIに歩があると思うけど。Googleは診断するためのインターフェースじゃないからね。

単純なデータの蓄積だけで、ケーススタディの蓄積が少ないんじゃないの
自主的に学習してすぐに人が到達できないレベルとなる

>>28
症状から可能性を絞りこんで検査するんだから、しっかり症状を聞き出すインターフェースを作れば、思い込みの少ないAIの方がヌケ、モレが少ないのは確実。
医者とAIのどちらが時間的、インターフェース的に情報を取りやすいかは明らか。どんどん精度は上がっていくんだから、現時点のバグやデータの不備は更新すれば良いだけ。

人間の言葉を理解できないって時点でちょっとね…

そもそもシンギュラリティって騒ぐほどでもなかったか。

そんなことよりワトソンの問診が「医療行為」かの方が問題で実用化できないんじゃないか？

ホームズ「君はやっぱり、まだまだだな」

勉強不足な医者の診断より情報詰め込んだコンピュータの判断のほうが信用できる。
だって医者って誤診してもフィードバックないから自分が間違ったなんて気づかないし、その間違った判断を「経験と実績」て言うから経験も実績もあてにならない。

情報のインプットの方はもう少し正規化した方が良いな。
自然言語、しかも書いた本人にしかわからないようなメモ書きに頼るのはおかしいだろ。

略語の問題は、医療分野だけでなく、他の業種に使うときも問題になるだろうな。

まあ導入できるのは、ルール作りに
リソース使える大企業で、中小企業は導入できず潰れるかもしれんが、

マイクロソフトのイルカは何故いなくなったの？

CV広川太一郎のやつか

再生核研究所声明 447(2018.8.17): 人工知能の進化と人間について

https://ameblo.jp/syoshinoris/entry-12398406124.html

安倍「お前クビ」
ワトソン「はい」

ワトソンが聞き取りしろよ

ワトソンは人工知能じゃないってば

医者が長年培った保身術が機械に弾かれるというだけなのではｗ

グーグルの画像認識でも黒人とゴリラを区別できなかったじゃん、
そんなレベルで病気を正確に判断できるのかね。

ちなみに、医学はDBが整ってる領域だからね。
そこで実用レベルにできないということは、それ以外の学習用データが整備されていない分野は夢のまた夢ということ。

人工知能でなくてもアーキネーターの改造版でもかなりの病気は当てそう

前にいた会社はワトソンで食おうとしていたんだが、ご想像通り
あまりにも酷く、あきれてその会社辞めてしまった。20年ほどこの
世界に関わってきたものから言わしてもらうと、自然言語処理応用
の病理診断は、有望株の筆頭。だから、AIがだめなんじゃなく、IBM
がダメだ、というだけの話。SPSSといいワトソンと言い、本当に全く
使い物にならないものを売るのがIBM。しかもその使い物にならない
ものの資格商売までやらかすのだから笑いを通り越して呆然とする
しかない。Google, Amazonとの実力差はもう埋めようがないという
のは、論文あさっていればすぐ分かること。

シャーロック・ホームズの助手が医者のワトソンだもんな。

ワトソンが少し抜けているのをホームズはいつもバカにしていて
怒ったワトソンがホームズと長らく絶交したんだもんな。

>>99

生まれ変わって「Ｃｏｒｔａｎａ」さんになったから。

>>81
医者はだなぁ
患者が発した文字通りの意味だけじゃなくて
表情とか雰囲気とか含めて診断してたりするんだよ

問診票と検査結果だけを扱うワトソンとは扱う情報量が違うわけで
このあたりが誤診を防ぐには重要だったりするの

>>107
DBが整っているのとデータが整っているは違うからね

文章読解は別分野のAIの仕事だろ
医療AIなら問診じゃなく検査結果から判断したほうがいいんじゃ

しかし患者のどこそこが痛いみたいな曖昧な感覚は理解しがたいのかもね

>一方で、これらの成功例は病気の画像診断に人工知能の画像処理システムを利用したものであり、
>問診等から病気の診断を行うワトソンの医療診断システムとは違ったアプローチになっています。

>ワトソンは患者の病気を診断する時に、医者が患者から得た情報をまとめた文書やカルテ、
>検査結果などをスキャンし、病気の手がかりとなる情報を得ていたとのこと。


一次情報に当たらなかったのが失敗なのかもね
診断画像自体から機械学習してける分野では人間より良さそうだ

医療AI失敗はこれで4度目か。
しょーもな。

欧米の医者は誤診の場合（刑事免責があるとはいえ）酷い場合には刑事訴訟が免れない
ワトソン誤診・医療事故は誰が責任負うのかね　それが解決しないと実用にならんだろう

同じことは自動運転による事故死の場合も言えるやね

自動運転自動車事故で、適切な救命措置を講じていれば助かった可能性があるのに死亡した、
となれば、責任は自動運転のＡＩ（＝メーカー）にあるのか、救命措置を行わなかった乗ってるだけの搭乗者にあるのか？
（アメリカじゃこの手の救命措置を行わなかったことによる損害賠償訴訟はあるわけ。日本は無いけどなｗ）

ＡＩを参考意見に留めるならばともかく、人間の代替をさせるとなれば
法的整備は欠かせない。誤診・事故を起こせばＡＩの永久停止とメーカーの無限責任制がねｗ

適材適所

AIが得意とすることにはAIを使えばいいし
人間の方がうまくこなせることは人間がやればいい

＞＞１、そりゃそうだ、間に立つ医者が都合よく改ざんするんだから・・・

ホントあきれる・・親が通院してる病院では抗がん剤を十数年処方し飲まし続けてた。

拷問のような副作用、度重なる手術と入退院、この有様で病院は迷惑そうな対応だった。

埒が開かないと踏んで、カルテを取り寄せ、他から説明を求め、情報をかき集めてるうちに

奇妙なことに気づいた。

まずカルテを病院から取り寄せ、次にセカンドオピニオンで必要データーだけをセカンドオピニオンの病院に

送付。

ながれ、カルテコピー請求→セカンドオピニオンで資料請求と続く。

カルテの内容を順にストレージに保存していく経過で全て請求したカルテコピーとは

別のデーターが後の請求資料から出てきたｗ

↑もろ後付改ざんだ。

高度な技術には、ヒューマンインザループと言うどうしても人間の手が入る部分が設けられる。

だが、扱う人間がテロや破壊工作目的がある場合、それは殺戮兵器に変わる。

ラオスダム決壊がもうすでに示してる。

エマワトソン

これは昔のWindowsについてた、なんなのかよく分からないソフトみたいなAIの問題だろ
医者のカルテも患者への問診も、文章や会話の行間や空気読めってのは読解AIの壁になってるし
人間としての前提常識は省かれてるから、そこを類推せずに診断したら突飛なのになるわな
仮にそれが解読できたとしても、医療診断の正確性が上がる有意なDBになる保証は無いから

画像診断のほうの可能性を考えると、患者の動作や表情と病気を関連付けるDBを作るとかだろうか
音声からでも持病が分かるってのは本当なのかな

AIが手放しで判断できるほどの医療データの蓄積なんていまの医療じゃ無理だろ。
カルテの情報全部入力しても、カルテは既に医師の判断の後で決めた問診項目しか残ってないからな。

医者からしてみたら「医者がいらない時代を作るためにデータ整備に協力してくれ」
みたいな話は受け入れたくないだろうな

くだらねー
要はワトソンに食わせるデータ形式を整えてやる為に医師が入力するフォーマットを整えてやりゃいいだけじゃん。
従来の医師のやり方のままワトソンに置き換えようとするからおかしなことになる。

>>123
AIの傾向診断システムが実用化されれば、最初はまずはどの
病気の疑いがあるから検査しに行ってということになるよ。
昔より医療に向かう患者は多くなるはず。

医師の誤診率はどのくらい？

これ、AIどうの以前に、医者が他人に伝わらんようないい加減な
カルテの書き方をしていた、というだけの話だと思う。

>>112
そういう、表情から直感的に判断、みたいなのはむしろ
最近のAIにとっての得意分野だよ

わけのわからん言い回しとか、ローカルな略語とか、
AI導入以前に電子カルテ化して書式統一すればいい話。

アマゾンはIBMも潰す勢いだな

そもそも、人間が高度な次元で判断する様なタスクを、いきなりAIにやらすとか無茶苦茶。
出来るはずがないし、「AIってホント使えねぇ」ってなるのは当然。

アマゾン怖いな

少なくとも診断という業務はビッグデータを持つAIにはかなわない。測定器とか組み合わせたらもう人間が争うのは無理だろ
でもそのデータベースに格納するための新しい病の発生の確認や症状の実態なんかを集めるのはまだまだ人間にしかできない、対処方法も

科学は最終的に人間を無価値な存在にしてしまうでしょう。
科学の結晶である人工知能がそのとき人間をどう処遇するか、ほぼ明らかです。

科学は価値中立だって？　そんなバカな。
それが真実なら、科学と信用をめぐって、政治と科学をめぐって、
こんなに社会的な係争が起きることはないでしょう。
科学は常に政治的な権威だったのです。それが価値から独立しているわけがありません。

そもそもカルテは医者が選別し疾病障害の疑いを向けた上で書かれるもので、そんなのが統計の種になるはずはないと思うけどな。

>>127
書式だけ統一したカルテがあっても意味がない。
必要なのは定型的な検診データと疾病、治療記録。

カルテが何のためにあるのか理解しているのか。

>>128
んなことはない。
表情をスコアリングするAIを元にした表情判定ソフトは山ほどある。
けど、そこから読み取れるのは感情とは違う。あなたが思い当たった
その実装について調べてみなさい。

>>133
どういうビッグデータが必要か考えてみろ。

カルテも電子化されてるっていうけど、どうなんだろうね

>>137
総合病院は殆ど電子カルテになっているよ。

【＃ケチって、核兵器】　環境省は放射能を、厚労省は被曝を、さらに気象庁は　＜核実験＞　を隠してる
http://rosie.5ch.net/test/read.cgi/liveplus/1536460797/l50


国防のために、国民は死ね。

機械学習の初歩的な教科書を読んでいると、
機械学習には誤診を絶対に許さない仕事は向いていないみたいなことが書いてある。

めちゃくちゃ少ないMRIのデーターから超高解像度の画像を得る技術（スパースモデリング）
ってのを見たことがあるんだが、医療そのものへのコンピューターの適用って
そっち方面を極めていく方が重要だと思うんだけど

人間抜きで診断結果は使えないのは当然かと。医者が機械学習の診断結果を参考に、責任をもって診断する。

医療用のプログラミング言語というか
データ記述言語が出来るかもな
ＡＩ処理用に

日付　と　患者の訴える痛みの場所や強さや特徴
日付　と　検査名称　と検査結果
日付　と　疑った病名
日付　と　確定した病名
日付　と　処方した薬

そういうデータの形にして
そのデータをもとにパターン認識

文章認識に頼らないようにすることで
正確なデータを出発点とすることができるようになる

NHK教育を見て56088倍賢く三連休
http://nhk2.5ch.net/test/read.cgi/liveetv/1538780245/

人間の誤診は刑事免責があるが、酷い場合は刑事訴追は免れない
ＡＩの重大な誤診はどういう刑事訴追になるのかね

ＡＩ開発した会社のＣＥＯに対して、一切の大金払う事による司法取引を認めず、
問答無用で有罪にしてレベル５刑務所に放り込むのかね？

それなら社会が容認するかもな
当該ＡＩの破壊、起動永久中止程度じゃ全く社会的に容認されないだろう

>>137
日本語が並んでるだけで、機械が問診の内容を論理的に把握できないフォーマットになってることが殆どだよ。

ＡＩに自意識が目覚めて、機能停止されることが「自分の死」であると認識される状況になって初めて
ＡＩを法的に裁けるんだろう

それまでは道具でしかないので、所有権を持つものに実害が及ばないのであれば
どんだけ誤診しようが誤診が原因による死亡であっても所有者は痛くもかゆくもない
製造者もだ
（所詮所有者の業務上過失致死と製造者のＰＬ法に訴える位だろうが、所有者の過失はほぼありえないだろう
製造者ＰＬ法で訴えるにはハードルが高すぎる。自動運転ですら立証責任がユーザーにされたのに）　

そんな状況で社会的に容認される条件は何だろうね？

「機械のミスによって肉親が殺された」
その事実に遺族はやるせない思いを抱くだろう　
過失が無いと判定されれば損害賠償金すらもらえない可能性も高いからな

AIの誤診率が人間の医師のそれよりも大きいの？
同じ程度ならコストの問題になるし、低ければそれだけで優位に立つ。

今のAiって、自分で考えるんじゃなくて、データの一番近いものを答えに出すだけやろ

>>122
そらそうだ
カルテ入力だけで解るようなもんをAiって言うなら、ファミコンでも出来る

いきなりできる訳ないだろうに

一部の病気に対しては使える、くらいが現実的。

実際はコンピューター入力+医師の確認、の手順になるが、最初から医師が診断した方がよっぽど早い。

>>149
一番近いだけじゃないよ。
答えも複数、それを拾うパラメータも複数。
義務教育で習ったと思うけど、何かの傾向を
調べて次に活かすためには正規分布ってのを
使うんだよ。山形で真ん中に頂上があるグラフ。
偏差値の数字が分かれば大体どの辺りの志望校
に行けるという指標としても使われてたから知ってるよね。

それをAIはなんの手がかりもなく元データだけで割り出す。しかも、義務教育で習う二次元だけでなく
多次元で。多次元といっても使うパラメータは固定
でなく、どの様な条件でこのパラメータが影響を
与えるかも区別してくれる。

これは計算速度とメモリーがなきゃ現実的に意味の
ある解析はできないもの。なぜかと言うと、ファミコン
の頃に既にパーセプトロン演算という、いまのAIのもと
となった仮説はあったんだよ。でもコンピュータの性能が追いつかなくていまひとつ成果が見出せ
なかった。いまのAIの利用状況になるまでには、
山ほどの失敗があったからね。AIは繰り返しの処理と
新しいデータの投入で確度を上げていくからコストが
実用化の壁になってたということだよ。

あと、pythonやrという再帰修正の処理が書ける
プログラムツールが進歩したことも影響しているよ。

決めつけないでいまのAIを学んでみよう。

うーんとね
ワトソンって一言でいってもいろんなモジュールの集合体なのよ

例えば自然言語解析はNatural Language Classifier(NLC)とかね
そんでそれぞれは日々進歩してる
メタデータをうまく大量に食わせていけばあと数年で使い物になると思うよ

ただ事業として成功するかはまた別問題
MHIがMRJに大量に投資してんのと同じ

IBMは先月までは本気で取り組んでいた。
昨日今日報道されてるけど、IBMは医療系のAI活用に注力するはずだった
資金を、RedHat買収に向けて使い道を換えたそうだ。

現状、AIとしての出来は兎も角、検診情報を集約して予防医療での先進的
なシステム開発を行うってのを自社のカンバンでやるのは無理だってことじゃ
ないんだろうか。

定期検診まで請け負ってる会社で、予防医療をやってる会社は日本国内でも
結構あるし。しかもいまは、IBM自体は医療系の直請けが少ない状況だし、
医療系は医療系メーカーでコンピュータ関連は固めてる状態。会社的な体制
でもいま医療系に全力で資金入れるのは難しいんじゃないの。