AIが医療の場で活用されるまでに越えなければならない5つの壁【AI論文】

AIが臨場実験に至るまでの課題とは?

人々の心を捉え、想像力をかき立てる医療用AIだが、実際に幅広く臨場実験が行われるまでには未だ長い道のりがある。

カナダの研究者グループは、Journal of Medical Internet Researchにて7月10日に発表された論文の中で、考えられる主な問題点を分類して発表した。

トロント大学のJames Shaw博士は、機械学習が使用される場面を、『自動化』と『意思決定の支援』という2つの大きなカテゴリに分類した。そしてNASSSのフレームワークに従って、AIが市場に浸透している度合と、それ以外のテクノロジーが市場に浸透している度合を比較した。

NASSSとはテクノロジーのNonadoption(非採用)、Abandonment(放棄)、そしてScale-up(規模拡大)、 Spread(普及)、 Sustainability(持続可能性)への取り組み、という4つの単語の頭文字を取った語である。

著者は、意思決定を支援するアプリケーションが、少なくとも短期的には、自動化に向けてこうした点をリードするであろうと示している。

NASSSの枠組みに従って、研究者グループは意思決定支援AIの実装を妨げる様々な問題を概説している。

以下は特に強調されている点だ。

1. AIは意義のある意思決定支援ができるか?

このコンテンツを閲覧するには無料会員ログインが必要です。会員の方はログインして下さい。
新規無料会員登録はこちら

PAGE TOP