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診断エラーにどのように向き合っていくべきか
エラーに対する懲罰は新たなエラーを増やすだけ
日常診療をともにする仲間と診断エラーの振り返りを

2019/04/08
鈴木 諭 (利根中央病院総合診療科/筑波大学附属病院総合診療グループ)

 先日、人工知能(AI)が、大腸内視鏡画像から悪性腫瘍の判別を行い、診断を支援する医療機器が、今春にも販売されるという報道1) があった。Deep Learning(深層学習)により、AI自身がより高度な学習が可能となり、診断をより早く、より正確に行うことができるように進化してきている。いよいよ日本でも、AI技術が診療場面で本格的に導入される時期が近付きつつある。

図1 大腸内視鏡診断支援ソフトウエア「EndoBRAIN」を使ってポリープが腫瘍かどうかを判断する流れ
超拡大内視鏡「Endocyto」を使って520倍の倍率で撮影した検査画像をAIが解析し、腫瘍である可能性を瞬時に%で出力する(出典「トレンド◎AI搭載の診断支援ソフトが国内初承認、年内発売へ 大腸ポリープが腫瘍かどうかをAIが瞬時に判定」)

著者プロフィール

日本病院総合診療医学会の若手部会診断エラーチーム(担当理事:獨協医科大学総合診療科の志水太郎氏)のメンバー。

連載の紹介

診断エラー学のすすめ
診断エラー学は、海外では研修医や医学生に対する教育分野で非常に注目されている新しい学問です。日本でも、総合診療に従事する医師らが日本での診断エラー学の普及に乗り出しました。そのプロセスと成果を報告していただきます。

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