【NYAUWとMAPIのクロスミッション】①「AIをちょっとだけ知りましょう」
クリニックでの診療以外にMAPI（医療AI推進機構）の想いに賛同し活動に参加させていただいております。
（この記事も井手個人の見解として記述をしております）
そっと瞳とページを閉じました
本日は区民プールに泳ぎに行って良い疲れの中、新しく定期購読し始めた雑誌を読み始めました。
久々、中学入学したときに赤チャートを読み始めてそっとページと瞳を閉じた感じを思い出しました。（今でも赤チャートあるのかな？と調べたらまだあるんですね、今はもっといい問題集が出ていると思いますが）
その定期購読雑誌は医療とAIに関する雑誌です。微々たるものですが少しは基礎知識がある状況でも難しなと感じてしまうので、若い先生はいざ知らず私のような世代の医師の皆様は医療とＡＩについての理解は多くないと思います（私は50代です）。
医療ＡＩ情報の洪水の中で立ち尽くしている
皆さん毎日のように見ている医学専門雑誌や教科書や学会でAIについての話題がない日はないかと
【AIの臨床応用】
・疾患AAの診断ができるようになった
・AIの診断率が上がった、偽陽性率はXX 偽陰性率はYYで性能の向上が見られた
・ZZ社のAIとCC社のAIでの優劣
【一般的なAIのツール】
・こんなAIのツールやモダリティが開発された
・AIのツールやモダリティを医療に応用した
【医療データ解析】
・こんなデータを集めた
・こんなデータ加工をした
などなど情報が多すぎて先生方も立ち尽くしていると思います。
そこまで知らなくてもOK
我々の世代でいうと遺伝子解析法が開発され使いやすくなった時代に疾患関連遺伝子検索の論文がたくさんPublishされた熱狂と非常に類似するものだと感じます。しかし遺伝子解析が確立して年数が経過した現在でも検査会社に遺伝子解析を依頼したり、その遺伝子断片を使った解析キットなどはありますが、実際の塩基配列や解析のコツまで精通している先生は多くないと思います。
もっと卑近な例でいうと、GOOGLE検索をしていてもそのバックグランドのプログラムや日々UPDATEされている内容はまず知らなくても使えているように、AIについてもこれから医療での利用が増えてくるという認識くらいでよいのです。
①
すでに医療AIについて発表や研究を行ってる先生方はこのブログを読んでおられないのでOKです。どんどん世界の医療のためにどんどんお願いします！
②
そして医療AIについて知らないことは仕方ないです。医療機器や薬剤や検査も詳細を知らなくても注意点に気にしながら使用すれば患者さんや医師ににメリットがあるように運用できているのです
④から③
じゃあAIなんか知らなくてもいいじゃないか？と思われるかもしれません。
それが医療機器や薬剤とAIの大きな違いです。
医療機器や薬剤：医療以外では知見は使わない（使えない）
AI：医療以外でも知見は大いに使える。それを知らないと話にならない時代が？
ですので医療AIの高度な原理や研究は必要なくても一般のAIについては知っておいて損はないのと、それを勉強する際にITやDXレベルも上がると信じます
医師の皆様へともに勉強しながら④から③へのステージへ行けるようにがんばります。
目的は？
こういった③のステージの先生が増えることが医療AIのデータ流通や医療機関へのAI導入が増え、患者さんケアの向上、医療従事者への負担減少、社会保障の負担軽減、医療レベルの上昇などにつながるというマクロは視点でのミッションと考えます
これまでのNYAUWとこれからのMAPI
これまでNYAUWでは開業医のため息としてITやDXに慣れていたただくため、KINDLE出版を行ってきました。
これは
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【対象読者】
・クリニック院長・薬剤師さん
・ITが苦手
・ITを少しは勉強したい
・難しすぎる課題はヤダ
そんなクリニック院長ドクター・薬剤師さんが対象読者です。
注）ITに強く、普通に抵抗がない先生にとっては読む時間やお金をかける内容ではありません
注）装丁や配列などは美しくないですがお許し下さい
【本シリーズの最終目標】
・BUBBLE
・GMAIL
・ZAPIER
・GOOGLE TASKS
・GOGOLE FORMS
・SLACK
・ChatGPTなど汎用性のある適価（無料）なサービスの組み合わせで自分でため息を解決できるように。
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ITに関しての出版は手を動かしてもらうことが多かったですがAIに関しては手を動かすというよりもこんなことができますよという断片的な情報が多いのでKINDLE出版を行うまでもない分量ですのでnoteのブログで書いていこうと思います。
今日はここまで
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