診断用人工知能：皮膚がん認定のための医師とコンピューターの協力

診断用人工知能（AI）の最近の進歩に伴った遠隔医療の急速な増加によって、ヘルスケアの新しい枠組みにAIベースの支援を組み込む機会とそのリスクの緊急な検討が必要となっている。本論文では、皮膚がん診断のための画像ベースのAIの正確度における最近の成果に基づいて、さまざまなレベルの臨床的専門知識と複数の臨床ワークフローにわたるAIベースのさまざまな形の支援の有効性について述べる。臨床的意思決定に対する良質なAIベースの支援があると、AIだけ、あるいは医師だけの場合よりも診断の正確度が向上すること、また、AIベースの支援から最も多くの恩恵を得るのは経験の少ない臨床医であることが分かった。さらに、モバイル技術環境では、AIベースの多クラス所属確率は、AIの画像の内容に基づく検索（CBIR）表現より優れており、またAIベースの支援は、セカンドオピニオンや遠隔医療トリアージのシミュレーションに役立つことが分かった。熟練していない臨床医の管理下にある良質のAIがもたらし得る利点が示されたことに加えて、不良なAIは、熟練医を含めた臨床医全体の診断を誤らせる可能性があることが分かった。AIのCAM（class-activation map）から得られた知見は、人間が下す診断の改善に役立つことがあることも分かった。まとめると、我々の手法と得られた知見は、画像によるさまざまな診断手法にわたって、臨床診療での医師とコンピューターの協力関係を改善するための今後の研究の枠組みを示している。