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Googleの失敗から学ぶ、AIツールを医療現場へ適用することの難しさ

ビジネス
AIによる医療分野での魔術的な活躍がよく話題になる。機械学習モデルがまるで専門家のように問題を検出するスクリーニングという分野では、特にそれが言えるだろう。しかし、多くの技術と同じように、試験所でうまくいくことと、実社会で機能することは全く話が違う。Googleの研究者たちは、タイの田舎で行われた診療所でのテストを通じ、その厳しい事実を見せつけられた。
Google Healthは、目の画像を処理し、世界中で視力喪失の主な要因となっている糖尿病網膜症の兆候を見つける深層学習システムを開発した。しかし理論的な正しさとは裏腹に、同ツールは実際の現場テストで実用に向かないことが判明した。結果が安定せず、また現場の診療方法とうまく調和しないため、患者と看護師の両方が不満を訴えている。
ここではっきりさせておくべきことは、得られた結果は苦いものだったとはいえ、この種のテストを行うためには必要不可欠で、かつ道義性のある段階を踏んでいたという点である。また、Googleが体裁の悪い結果を公表したことは評価に値する。さらに、同社の文書を読む限り、担当チームが結果を肝に銘じていることは明らかである(ただし、ブログ記事では実際の経緯をやや楽観的に描いてはいる)。
研究報告では、タイにある数箇所の診療所で、糖尿病網膜症(DR)患者を選別する既存の手順を強化するためのツールの使用経緯が記録されている。既存

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