2023.09.07

TEDx要約:機械学習が医療をどのように向上させるか

marugotoyoten

カナダを拠点とする研究者であるマルジェ・ガセミが「機械学習が医療をどのように向上させるか」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

マルジェ・ガセミ

専門分野:計算医学
経歴:トロント大学のコンピュータサイエンス学科と医学部で助教を務める。健康ケアの意思決定に情報提供するための機械学習アルゴリズムの開発に取り組む。カナダCIFAR人工知能(AI)チェアおよびカナダ研究チェア(第2ティア)を務める。

３つの要点

要点１
機械学習はヘルスケアに大きな影響を与えている。
要点２
現在の実践と知識には制約があり、改善が必要である。
要点３
技術の活用によってヘルスケアの向上が可能である。

要約

ヘルスケアにおける機械学習：現在の応用と重要性
機械学習は既にヘルスケアの分野で大きな影響を与えています。集中治療室の統計モデルからリスクや必要な治療を予測する高度なモデルまで、さまざまな方法で使用されています。これらのモデルは臨床データや無作為化比較試験や医学文献から得られた知識を用いて訓練されます。目的は、重要な臨床イベントの予測と必要な治療の予測によってヘルスケアを改善することです。

現在の実践と知識の課題
機械学習モデルの訓練に使用されるデータは現在の実践と知識から得られます。しかし、これらの情報にのみ依存することには課題があります。臨床実践からのデータは、しばしば多忙で共感の時間がない医師によって提供されます。さらに、社会の偏見は提供されるヘルスケアに影響を与えることがあります。知識の主要な源である無作為化比較試験は希少で、偏りがあり、時には正確でさえありません。これらの制約は、技術を使用しない現在の実践と知識の不完全さを浮き彫りにしています。

実践と知識の向上のための技術の活用
現在の実践と知識の制約を考慮すると、目標は技術を活用してヘルスケアを向上させることです。個人に関する複雑なデータを利用することで、高容量のモデルを訓練して医師により良いケアの指標を提供することができます。例えば、深層ニューラルネットワークは、患者のノート、検査結果、バイタルサイン、人口統計情報などの歴史を分析して必要な介入を予測することができます。さらに、技術は放射線学の報告書を正確かつ効率的に生成するのに役立ち、医師がより良い判断を下し、退屈な作業を減らすことができます。

倫理的な考慮事項とヘルスケアにおける機械学習の将来
機械学習アルゴリズムはケアの改善の可能性を秘めていますが、倫理的な考慮事項が浮上します。これらのモデルの訓練に使用されるデータは人間の偏見を反映する可能性があり、治療の公平性や公正性に関する懸念が生じます。人種や性別などの異なる保護された属性に対してこれらのモデルのパフォーマンスを監査し評価することが重要です。異なる個人に対して異なる影響を持つアルゴリズムの展開に関する決定は、慎重に考慮され、社会の意見を反映させる必要があります。積極的な洞察、健康なモデル、最適なヘルスケア、および個人を病院から遠ざける行動を作り出すことが最終的な目標です。

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