人工知能があなたの仕事をどのように変えるか知りたいですか?放射線科から学びましょう。放射線医学は現在、人工知能の競争においてホットな話題となっています。この分野は先月ダボスで開催された世界経済フォーラムでテクノロジー企業幹部らによって何度か言及され、人工知能と経済に関するホワイトハウスの白書でも議論された。
2010 年 5 月 6 日、ロサンゼルスでマンモグラムを検査する放射線科医。
AI の影響を受ける職業は放射線科医だけではありません。このテクノロジーはソフトウェア エンジニア、教師、さらには配管工を含む多くの職業の仕事に統合されています。ゴールドマン・サックス・グループは、AI関連テクノロジーが広く利用されれば、米国の労働力の6～7％に取って代わられる可能性があると試算しているが、このテクノロジーは新たな雇用を生み出すことも期待されている。
しかし、放射線医学の分野は、人工知能がどのように仕事を置き換えるのではなく、どのように力を与えることができるかを示す代表的な例となっています。クリーブランドクリニックの放射線診断専門医であるパクホ・チェン博士は、放射線科の職種は人工知能による支援にも適していると述べた。
放射線科には、人工知能の研究と応用に使用できる大量のデータがあり、人工知能のトレーニングには大規模なデータのサポートが必要です。人工知能は人間よりもはるかに速く大量のデータを処理でき、たとえばどの画像スキャンを最初に処理する必要があるかを判断するなど、放射線科の一部のワークフローの高速化にすでに役立っています。
放射線科では、診断を下し、患者の身体検査を実施し、診断レポートを作成するなど、主要な業務のほとんどを依然として人間の医師が実行する必要があります。さらに、放射線科では人工知能技術の導入が進んでおり、この分野の求人需要は他の業界よりも急速に成長すると予想されています。
ジョージタウン大学セキュリティ・新興技術センターの研究者、ジャック・カステン氏は、「人工知能は放射線科職員に取って代わらなかっただけでなく、実際に彼らの作業処理能力を向上させ、専門的サービスへの需要を増大させた。テクノロジー業界にとって、これは人工知能が経済にプラスの効果をもたらす良い見通しと言えるだろう。」と述べた。
人工知能がどのように仕事を置き換えるのではなく強化できるか
チェン博士は、人工知能は画像の分析とデータのパターンの識別に優れており、これら 2 つの能力が放射線科の仕事の鍵となると指摘しました。さらに、放射線医学は長年にわたりデジタル化が進んでおり、現場では膨大な量のデータが入手可能です。
同氏は、「依然として従来のアナログ手法を使用しているニッチな作業現場がいくつかあるが、米国では、X線、CT、MRI画像の大部分がデジタルで保存されている」と述べた。
CNNがインタビューしたチェン医師と他の放射線科医2人によると、放射線科医は現在、人工知能を利用して画像スキャンの優先順位を付け、画質を向上させ、診断レポートの概要の作成を支援しているという。
ジョンズ・ホプキンス医療センターのインターベンション放射線科医であるシャドプール・デメリ博士は、「人工知能は決して誰かの仕事に取って代わることはなく、人工知能は私たちの仕事をより効率的かつ価値あるものにしただけだ」と語った。
ペンシルバニア大学工学部の工学および放射線学の教授であるルネ・ビダル氏は、人工知能は、より少ないスキャンで高品質の MRI 画像を取得するのに特に役立つと考えています。このテクノロジーにより、検査プロセスが高速化され、医師は同時により多くの患者を診察できるようになります。
ビダル氏は、研究者らは現在、腫瘍体積の測定や診断レポートの自動生成などに人工知能を使用するなど、人工知能の他の応用シナリオを模索しているが、これらの応用を実装するには時期尚早かもしれないと述べた。
消滅すると予測されながらもまだ存在する職業
ビダル氏は、医療分野で使用されるAIツールは米国食品医薬品局の承認を受ける必要があり、そのプロセスには開発段階と臨床試験段階を含めると約8年かかると述べた。しかし、関連する承認作業は進んでおり、現在米国食品医薬品局によって承認されている 1,357 台の人工知能医療機器のうち、1,041 台は放射線医学の分野での使用に適しています。
同時に、放射線科の求人需要も高まり続けています。米国労働統計局は、放射線科の仕事は 2024 年から 2034 年にかけて 5% 増加すると予測しており、これは全職業の平均である 3% を上回ります。 CNNが入手した求人プラットフォームIndeedのデータでも、2025年には放射線科の求人数が5年前と比べて増加することが示されている。
インタビューを受けた放射線科の専門家らは、人口の高齢化に加え、医療診断における画像検査の需要の高まりが、放射線科サービスの需要増加の主な理由である可能性があると述べた。
しかし、この分野はこれまでそのように見られてきませんでした。 「人工知能の父」として知られるノーベル賞受賞の経済学者でコンピュータ科学者のジェフリー・ヒントン氏は、2016年に「放射線科医の訓練をやめる時期が来た」と述べた。ディープラーニング（人間の脳の学習パターンをシミュレートする人工知能の分野）は、5～10年後にはその仕事でより良くなるからである。
ヒントン氏は昨年、ニューヨーク・タイムズ紙への電子メールで、2016年の発言は絶対的すぎると述べた。
デメリ氏は、2015 年から 2016 年頃、人工知能が人間の仕事を代替するのではないかという不安が放射線医学界に広まっていたと回想します。今日、この技術は医師にとって「第二の目」とみなされています。
人工知能への過度の依存に隠れた危険性
しかしチェン博士は、人工知能には偏見のリスクがあり、人々が人工知能に過度に依存する可能性もあると指摘した。たとえば、2022年のMITの研究では、人間の放射線科医とは異なり、人工知能はX線から人の人種を正確に判断できることが示され、診断の偏りに対する懸念が生じている。
チェン博士はまた、AI技術が十分に成熟した段階まで発展すれば、医療機関は医師を看護師に置き換えたり、放射線科専門医を一般開業医に置き換えたりするなど、人員配置を調整する考えを持つ可能性があると懸念を表明した。このアプローチは場合によっては実現可能な場合もありますが、がんや致命的な感染症など、放射線科が主に扱う病気の検出にはほとんど適していません。
同氏は、「人工知能アルゴリズムの優れたパフォーマンスは、その自動出力結果が専門の医師によって検査されるという事実によるところが大きいということを理解する必要がある。診断と治療のレベルを真に向上させるのは、機械と専門家のこの協力であると言えるだろう。」と述べた。