『臨床画像学』に掲載された最新の調査によると、カリフォルニア大学サンディエゴ校健康センターの研究者たちは215人の乳腺画像学会会員を対象にした調査で、乳がん検出用のAIツールが臨床実際において放射線科医の期待に達していないことが判明しました。約半数の参加医師が日常的にFDA認可のAI診断ツールを使用しているものの、さらに11%は導入を計画していますが、多くは補助的な「第二意見」として位置づけており、決定的な要素として扱うのは極めて少数です。

AI 医療

データによると、AIが診療効率の向上や負担軽減において現実的に果たす効果は、医師の期待と大きく乖離しています。35％の医師のみが再検査率の低下を感じていますが、これは予測される59％に遠く及ばないものです。また、9％の医師のみが不要な生検の減少を見た一方、予測される36％には届いていません。さらに、29％の医師が職場での倦怠感の軽減を感じていますが、予想される56％には及んでいません。現在、高いコストと機関レベルでの支援の欠如が、このようなAIツールの広範な導入を妨げる主要な障壁となっています。

十年前から一部の業界の専門家は、放射線科医がAIによって急速に置き換えられると予測していましたが、最近ではコンピュータの知識作業が代替されるという発言が再び登場しています。NVIDIA社長の黄仁勲氏はこれらの見解を批判し、「AIによる雇用喪失予測における神様的思い込み」と呼んでいます。今回の調査結果から明らかになったのは、AIが医療などの高度な専門分野で即座に浸透することは困難であり、短期間では人間とAIの協働による補助診断が主な価値となるということです。つまり、専門家の全面的な代替ではなく、補完的な存在としての役割が中心になります。