2018年02月06日 [色々なこと]
AIです。（DEATH）
お疲れ様です。院長です。
2月6日の火曜日でございます。
2月6日って「風呂の日」かと思ったら、違うんすね。
「風呂の日」は4月26日って説と、11月26日って説があるんですよね。
4月26日が「良い風呂の日」で11月26日が「良い風呂の日」(笑)
漢字で書いたら同じじゃねえか…
「よい風呂の日」と、「いい風呂の日」ね…。
もうなんなんよ(笑)
ま、完全にどっちゃでもよろしいんですが、銭湯組合なんかが、イベントとかやりますんで、まぁ大体の風呂屋関係は、なんらかお得があるようです。
って、今日のネタはそんなお風呂と全く関係ありまへん。
もう、関係なさ過ぎてなんで出だしでこんな話したんやろって後悔するくらい、話的には繋がらないんですが…
さ、ここからシリアスな展開にいきますよ。
人は誰でもいつかは寿命が尽きてしまいます。
ですが、それがいつかはわかりません。
まぁ、分からないからこそ、今日を普通に生きることも出来るわけで、明日死ぬのが分かってれば、今日の過ごし方が変わりますよね。
例えば、病院では終末が近づいた患者の余命を予測して伝えてくれることがありますが、当然、その精度には限界があります。
医師の宣告した余命をぶっちぎって、そこから何十年も生きてるおじいちゃんの話なんか、よく聞きますもんね。
逆に、まだまだ大丈夫と言われてた人が、急に亡くなるなんてことも、医療の現場では日常的にあることでしょう。
てことで、今日はこの余命という観点からの終末治療に、AI（人工知能）の予測を使えないかと研究されてる人達をお話でございます。
もし、AIのアルゴリズムで患者の余命を正確に予測できれば、終末治療を適切なタイミングで行えるようになるだろうという考えなんですね。
で、米スタンフォード大学の実験では、AIを使用することで不気味なほど正確な予測を行うことに成功したそうなんです。
この余命予測システムはディープラーニング（多層のニューラルネットワークによる機械学習システム）を用い、膨大なデータからAIに学習をさせます。
ここでの場合、システムにはスタンフォード病院をはじめとする、色々な病院の、入院した成人と小児の電子カルテデータを入力したそうです。
200万以上の記録を入力した後、実験に適切な患者20万人を特定しました。
そして、対象となった患者たちの症例レポートを精査し、現在から3〜12ヶ月以内の死亡率を学ぶよう指示を与えられたそうです。
今回の実験では、あくまでも終末治療を行うタイミングを測るという理由から、3ヶ月未満の死亡率は予測対象に含まなかったそうです。
こうしてスキルを習得したアルゴリズムで、死亡率の予測を試みました。
その結果、10人中9人の割合で3〜12ヶ月以内の死亡率を的中させることに成功したと…。
期間内に死ぬ確率は低いと評価された患者の95パーセントが、12ヶ月以上生存していたそうです。
この予測を、近似値として用いれば、緩和ケア導入率を改善する洗練された選別ツールになるでしょう」とスタンフォード大学の研究チームはおっしゃってます。
研究チームが意図しているのは、患者に死期を伝えることではなく、病状が進行しているのに緩和ケアが検討されていない患者を特定することだそうです。
まぁ、これは言えるかもしれませんねぇ…。
ハッキリ死期が見えてるなら、辛い治療を行う必要はないかもしれませんし、逆の場合もしかりですよね。
ですが、今回特に重要だと考えられたのは、人間側にはAIが終末医療が必要であると診断した根拠や、それにより患者が必要とする処置方法については一切わからないという点だそうです。
まぁ、そうかもね…。
問題が難しすぎて、答えが合っていても解き方が分からない的な…
これは、ディープマインド社の「アルファ碁システム」に似ているそうで…。
今や碁の世界王者すら下した「アルファ碁」ですが、専門家によれば、システムが繰り出す手はまったく異様かつ予測不能で、負けた側もなぜ負けたのか分からないままなのだそうです。
これはAI開発者が「ブラックボックス」問題と呼ぶものだそうです。
AIが答えを導き出すプロセスは闇に包まれているということのようで、まったく理解できないそうなんですね。
ですが、これらのデータが、これから我々の教材となるであろうと考えられるわけですね。
とりあえず、AIのブラックボックスを開けて、個々の事例をのぞき見れば、なんらかの予測パターンが見つかるかもしれませんし、問題と答えが分かってる以上、解き方はいつか解明されるでしょうから…
そして、システムにも、まだまだ改良の余地があるでしょうし、病院のデータももっと増やしていけばさらに精度もあがるでしょう。
そして、そのアルゴリズムを人間が解読していくと…
その両輪が、うまく稼働した時、ヒトの「死期」はもっと具体的に分かるのかもしれません。
自分の死ぬ時期をぴったりと予測されるとか、ちょっと嫌な気もしますけど…
医療を受ける観点から見れば、タイミングを逃さないという意味でも、無駄な苦痛を強いないという意味でも、この上ないことだとは思います。
でもねぇ…
死期の予測なんて…
やっぱりアカンのちゃう？(笑)
って思います。
ま、わたしの死期には間に合わないでしょうけど(笑)
この話も続報が入ればお知らせしますね。
ではまた〜
京都 中京区 円町 弘泉堂鍼灸接骨院
2月6日の火曜日でございます。
2月6日って「風呂の日」かと思ったら、違うんすね。
「風呂の日」は4月26日って説と、11月26日って説があるんですよね。
4月26日が「良い風呂の日」で11月26日が「良い風呂の日」(笑)
漢字で書いたら同じじゃねえか…
「よい風呂の日」と、「いい風呂の日」ね…。
もうなんなんよ(笑)
ま、完全にどっちゃでもよろしいんですが、銭湯組合なんかが、イベントとかやりますんで、まぁ大体の風呂屋関係は、なんらかお得があるようです。
って、今日のネタはそんなお風呂と全く関係ありまへん。
もう、関係なさ過ぎてなんで出だしでこんな話したんやろって後悔するくらい、話的には繋がらないんですが…
さ、ここからシリアスな展開にいきますよ。
人は誰でもいつかは寿命が尽きてしまいます。
ですが、それがいつかはわかりません。
まぁ、分からないからこそ、今日を普通に生きることも出来るわけで、明日死ぬのが分かってれば、今日の過ごし方が変わりますよね。
例えば、病院では終末が近づいた患者の余命を予測して伝えてくれることがありますが、当然、その精度には限界があります。
医師の宣告した余命をぶっちぎって、そこから何十年も生きてるおじいちゃんの話なんか、よく聞きますもんね。
逆に、まだまだ大丈夫と言われてた人が、急に亡くなるなんてことも、医療の現場では日常的にあることでしょう。
てことで、今日はこの余命という観点からの終末治療に、AI（人工知能）の予測を使えないかと研究されてる人達をお話でございます。
もし、AIのアルゴリズムで患者の余命を正確に予測できれば、終末治療を適切なタイミングで行えるようになるだろうという考えなんですね。
で、米スタンフォード大学の実験では、AIを使用することで不気味なほど正確な予測を行うことに成功したそうなんです。
この余命予測システムはディープラーニング（多層のニューラルネットワークによる機械学習システム）を用い、膨大なデータからAIに学習をさせます。
ここでの場合、システムにはスタンフォード病院をはじめとする、色々な病院の、入院した成人と小児の電子カルテデータを入力したそうです。
200万以上の記録を入力した後、実験に適切な患者20万人を特定しました。
そして、対象となった患者たちの症例レポートを精査し、現在から3〜12ヶ月以内の死亡率を学ぶよう指示を与えられたそうです。
今回の実験では、あくまでも終末治療を行うタイミングを測るという理由から、3ヶ月未満の死亡率は予測対象に含まなかったそうです。
こうしてスキルを習得したアルゴリズムで、死亡率の予測を試みました。
その結果、10人中9人の割合で3〜12ヶ月以内の死亡率を的中させることに成功したと…。
期間内に死ぬ確率は低いと評価された患者の95パーセントが、12ヶ月以上生存していたそうです。
この予測を、近似値として用いれば、緩和ケア導入率を改善する洗練された選別ツールになるでしょう」とスタンフォード大学の研究チームはおっしゃってます。
研究チームが意図しているのは、患者に死期を伝えることではなく、病状が進行しているのに緩和ケアが検討されていない患者を特定することだそうです。
まぁ、これは言えるかもしれませんねぇ…。
ハッキリ死期が見えてるなら、辛い治療を行う必要はないかもしれませんし、逆の場合もしかりですよね。
ですが、今回特に重要だと考えられたのは、人間側にはAIが終末医療が必要であると診断した根拠や、それにより患者が必要とする処置方法については一切わからないという点だそうです。
まぁ、そうかもね…。
問題が難しすぎて、答えが合っていても解き方が分からない的な…
これは、ディープマインド社の「アルファ碁システム」に似ているそうで…。
今や碁の世界王者すら下した「アルファ碁」ですが、専門家によれば、システムが繰り出す手はまったく異様かつ予測不能で、負けた側もなぜ負けたのか分からないままなのだそうです。
これはAI開発者が「ブラックボックス」問題と呼ぶものだそうです。
AIが答えを導き出すプロセスは闇に包まれているということのようで、まったく理解できないそうなんですね。
ですが、これらのデータが、これから我々の教材となるであろうと考えられるわけですね。
とりあえず、AIのブラックボックスを開けて、個々の事例をのぞき見れば、なんらかの予測パターンが見つかるかもしれませんし、問題と答えが分かってる以上、解き方はいつか解明されるでしょうから…
そして、システムにも、まだまだ改良の余地があるでしょうし、病院のデータももっと増やしていけばさらに精度もあがるでしょう。
そして、そのアルゴリズムを人間が解読していくと…
その両輪が、うまく稼働した時、ヒトの「死期」はもっと具体的に分かるのかもしれません。
自分の死ぬ時期をぴったりと予測されるとか、ちょっと嫌な気もしますけど…
医療を受ける観点から見れば、タイミングを逃さないという意味でも、無駄な苦痛を強いないという意味でも、この上ないことだとは思います。
でもねぇ…
死期の予測なんて…
やっぱりアカンのちゃう？(笑)
って思います。
ま、わたしの死期には間に合わないでしょうけど(笑)
この話も続報が入ればお知らせしますね。
ではまた〜
京都 中京区 円町 弘泉堂鍼灸接骨院
