深層学習：高性能医療—ヒトと人工知能の融合

人工知能、特に深層学習を行うサブタイプの使用は、計算能力やクラウドストレージがあらゆる分野で著しく増強されたことに加えて、標識付けされたビッグデータの使用により可能になった。医学では、このことが3つのレベルで影響を及ぼし始めている。すなわち、臨床医は主に迅速で正確な画像解釈によって、医療制度はワークフローの改善と医療過誤の削減によって、また患者は自身のデータを処理して健康の増進に使うことによって、影響を受けつつある。本総説では、バイアス、プライバシー、安全性などの現在課せられている制限や、透明性の不足について、このような応用の将来の方向性とともに論じていく。正確さ、生産性、ワークフローでの大幅な改善は時間とともに実現されるだろうが、こうしたことが患者と医師の関係の改善に使われるようになるのか、それとも関係の浸食を促進するのかはまだ明らかになっていない。