画像診断に求められる機能と医師に与える影響

画像診断モデル自体は結構診断の予測性能が上がってきているらしい。

ただその説明可能性とか根拠というのがないのでお医者さんからすると使いたくない、と言う意見が多いらしい。
それはお医者さんの診断を下すための方法論と画像診断のモデルの方法の食い違いってやつですね。

この場合どっちに合わせるのがいいのかね。

画像診断モデルの二つの方針

今までの学問の延長って言う方向性を維持するなら、説明可能性って言うのを突き詰めていく必要がある。

その画像診断モデルが判断の根拠にしている部分を人間が学習して、新しい判断の根拠って言うのを見つける。

あくまでも人がメインである立場を崩さない方針。

逆にもう完全に自動化してしまおうと言う方向で進むのも、1つの手段だとは思う。

ただ医者と言う職業が、結構アナログの考え方や手法に頼っている職業なので、この方向はあまり進まないだろう。

医療訴訟が発生した場合に、どこが責任を取るのか?と言う問題もある。

展望

どちらの方針にせよ、医療の進歩に画像診断モデルが使われる事は想像に難くない。

今までは画像を出すレントゲンやMRIといった機械が現れてきた。

そこに注釈を入れるモデルが現れると言うことだろう。

その場合、今まで注釈を入れてきたお医者さんの仕事が減るのだろうか?

それともその注釈に対する解釈をするための新しい仕事が増えるのだろうか?

ヘルスケアマーケットの市場は大きい。

技術は進歩し、医師はそれに対する対応を求められるだろう。

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