整形外科医のブログ

中堅の整形外科医が、日々の気付きを書き記します。投資の成功で働く必要が無くなりましたが、社会貢献のため医師を続けています。

AI

AIの脅威にどう対応する?

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最近、週刊ダイヤモンドで連載中の孫泰蔵氏のコラムを興味深く拝読しています。孫氏は、ソフトバンクの孫正義社長の実弟です。先週号は、「AIが雇用奪うとどうなるか」でした。






ここ数年、人工知能(AI)やロボットが人の仕事を奪うという議論が活発になっています。専門家の中には、7〜8割も雇用が奪われると言う人までいるほどです。


7〜8割の是非はともかく、AI・ロボット化 の進展による失業の増加と、都市部への人口流入が深刻な社会問題を招くと孫泰蔵氏は考えています。


英国では、18世紀半ばに産業革命が起こりました。その結果、近代資本主義経済が誕生して、社会構造が根本的に変化しました。


仕事を求める農村部の人々が都市部に集中しましたが、職にありつけない労働者が多く、街が荒廃していきました。経済学的に見れば「摩擦的失業」という状況だそうです。


「摩擦的失業」とは、社会の構造変化に伴い、ある産業で生じた失業者を他の産業がすぐに吸収できない一次的な状況を指します。


慣れた仕事から新しい仕事に適応するには時間がかかるのです。今から100年前に、車の普及によって馬車が不要となると、馬を世話する人々や馬具を作る人々が失業しました。


馬車産業はなくなり、その労働者は他の産業に移らざるを得なくなったのです。ただ、馬を扱っていた人々が自動車産業に転換できたかというと、それはかなり難しかったです。


孫氏は、AI・ロボット化の進展によって、この摩擦的失業が起きると考えています。社会が本質的に、根本から変わるからです。


これまでと違うのは、その対象者です。肉体労働を主とするブルーカラーよりも、知的生産を得意とするホワイトカラーの職種がAIによって代替されるでしょう。


弁護士や医師といった職業も今後はそうはいかなくなると予想しています。大量の判例に基づく判断や画像診断、外科手術の一部はAIやロボットの方が得意な場合もあるからです。


問題は、摩擦的失業が学問的に「一次的」といっても、現実の社会ではこれが年単位で続いていくということです。


では、一体どうなるのでしょうか。孫氏は次のように予想しています。まず、各地で失業者が生まれ、職を求めて都市部に人がなだれ込むようになります。


しかし、都会でも簡単には職に就けず、街にスラムが形成されるようになり治安は悪化します。都市化の問題は米有名経営学誌などが指摘しています。


しかし、想像を超える勢いでAIが進化しており、問題は米有名経営学誌の指摘より深刻です。今後、各国の政府はAIによる 失業問題に対処することになるでしょう。


以上のように、孫氏はマクロの社会構造の激変を予想していますが、私は医師に限局して予想してみました。


AIやロボットによって画像診断や外科手術の領域から駆逐された医師は、その他の安全地帯に流入します。しかし医療費のパイは限られているため、医師一人当たりの収入は減少します。


その対策の一つとしてワークシェアリング的な働き方改革がなされるかもしれません。しかし、AIによる失業の影響を抑えるだけなので、家計の収入が激減します。


AI時代における大きな問題は、家計の収入減にあるのです。 現在のままAI時代に突入して収入が激減すれば、 支出が収入を上回ることになります。


すると、食費や教育費を節約して支出を削減しなければなりませんが、これではQOLが保てません。 そこで、可処分所得を維持するだけの支出削減を劇的に行う必要があります。


もちろん、普通の方法では難しいでしょう。「住居費用」「自動車費」「保険料」「通信費」などの固定費のコストを劇的に下げるしかありません。


これからはマイホームや自動車を持たず、安価な定期保険のみにするなど、生活防衛を行う必要があるかもしれません。豊饒な今から考えても、早過ぎることはないと思います。






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AIと医師の良好なコラボ例?!

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先日、興味深いニュースがありました。AI活用した内視鏡検査で大腸ポリープ発見 - 国がんとNECが支援システム開発 です。




国立がん研究センター(国がん、中釜斉理事長)と日本電気(NEC)は、大腸がんや前がん病変(大腸腫瘍性ポリープ)を内視鏡検査時にリアルタイムに発見する、人工知能(AI)を用いた内視鏡診断サポートシステムの開発に成功した。今後、肉眼での認識が困難な症例をAIに学習させてシステムの精度を向上させ、日本だけでなく、世界市場での実用化を目指す。


大腸腫瘍性ポリープは、大腸がんの前がん病変であるため、内視鏡検査時に見つけ出し、摘除することにより大腸がんへの進行を抑制する。しかし、ポリープは内視鏡医が肉眼で見つけるため、サイズが小さかったりして形状が認識しにくい場合などは、見逃されることがある。


このシステムは、大腸の内視鏡検査時に撮影される画像で、大腸がんや前がん病変をリアルタイムで自動検知し、内視鏡医の病変発見をサポートする。国がん中央病院内視鏡科による所見が付けられた約5000例の内視鏡画像をNECのAI技術に学習させ、新たな内視鏡画像を解析したところ、がん発見率は98%だった。


今後の目標としては、国がん中央病院内視鏡科に蓄積されている1600例以上の肉眼では認識が困難な平坦・陥凹性病変をAIに学習させ、システムの精度を上げる。また、画像強調内視鏡などの新しい内視鏡を利用することにより、大腸ポリープの表面の微細構造や模様をAIに学習させ、大腸ポリープの質的診断や大腸がんのリンパ節転移の予測への対応を目指す。





過去に、さんざんAIの脅威を煽っていた私ですが(笑)、今回のニュースは純粋に心に響きました。病理や画像診断とは違い、医師のサポートでAIの威力を発揮しているからです。


しかも、日本だけでなく世界市場での実用化を目指すというくだりがシビレますね!本来、私たちが夢見る未来のAI像は、今回のようなモノであると思います。


人間医師に取って代わる存在ではなく、人間医師をバックアップして、その能力を向上させる存在。。。 このようなAIであれば、私たちとしてもウェルカムではないでしょうか?







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AIの脅威が現実のものに・・・

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今週号の週刊ダイヤモンドはなかなかお値打ちなので、購入することを強くお勧めします。特集1は「不動産投資の甘い罠」ですが、これについては週末に意見を述べるつもりです。









本日の話題は、特集記事3の「グーグルが狙うAI覇権」です。この特集を拝読して、正直言って背中に冷たいモノが走りました。


特集は、囲碁AIの「アルファ碁」から始まります。5月下旬に行われた、人類最強棋士である中国の柯潔(か・けつ)九段との3番勝負は、アルファ碁の完勝で終わりました。


柯九段に完勝したアルファ碁は、囲碁から卒業することが発表されました。Googleは、囲碁AIの開発から得るものが無くなったのです。


そして、Googleからプレゼントが贈られました。それは、アルファ碁同士が対局した50局の棋譜です。アルファ碁の強さの秘密や囲碁の神秘に近づくことができるかもしれない・・・


こんな期待を持って棋譜を見たプロ棋士たちは愕然としました。AIの打ち回しを全く理解できなかったのです。囲碁の常識を根本から覆す手の応酬は、人類の理解を超越していました。


人類には理解できない判断をAIが下したときにどう対処すればいいのか? アルファ碁の置き土産は、AIと人類がどう向き合っていくのかという重い課題を投げ掛けました。




さて、ここからは医療界です。医療に革命を起こしかねない、医師よりも優れた”目”を持つAIの誕生・・・。Googleはディープラーニングを医療用の画像診断に応用しました。


まず、糖尿病性網膜症の眼底カメラです。Googleはインドと米国の眼科医に128000枚の写真を見てもらい、1枚の写真について3~7名の医師が失明の前兆所見の有無を確認しました。


このデータをディープラーニングしたところ、AIは97.5%の感度で糖尿病性網膜症を検出することができるようになり、眼科医の95.8%を上回りました。


次は、乳がんのリンパ節転移の病理診断です。オランダの大学の画像データを学習したAIは89%の精度で乳がんの転移を検出し、時間制限無しで挑んだ病理医の73%を上回りました。


しかも、病理医は130枚の画像診断に30時間を費やしましたが、AIはそれほど時間がかからなかったようです。この分野では、完全にAIは病理医を上回っているようです。


このまま、診断できる領域を広げていけば、医師の地位が揺らぐこともあり得ます。「まずGoogleの診断を教えて欲しい」と患者が医師に言い放つ未来も現実味を増します。


まだまだ画像診断の領域は広大ですが、AIが医師を上回る領域は着実に広がりそうです。そして、そのようなAIは、地球上にたったひとつあれば十分です。


このことは、診断系の領域から医師が駆逐されることを意味します。どうでしょう、ちょっと怖過ぎる未来予想図ではありませんか?





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生き残れる医師の3タイプ

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週刊ダイヤモンドの2016.12.17号に興味深い広告記事がありました。
医学部医療人への道 テクノロジーの進化が医者の働き方を変えてゆく です。


日本医療政策機構という民間シンクタンクの理事をされている宮田俊男先生への取材記事のようです。ちなみに、私は日本医療政策機構のことを全く知りません。


遠くない未来、ビックデータや人工知能(AI)の進化で、テクノロジーに任せられる領域が多くなり、人間でしかできない作業だけが残されます。


医療の世界では、診療履歴・遺伝子情報などがビックデータに蓄積され、究極の個別化医療へと進んでいきます。


記事の中で、宮田先生はこのようなテクノロジーの進化のために、これからは下記の3タイプの医師しか生き残れないだろうとおっしゃられています。

  1. 家族や地域にコミットするかかりつけ医
  2. 匠の技を持つ職人的な医師
  3. マネジメント能力をもつ医師


まず①ですが、普段から家族の健康状態や生活環境などをよく把握して、いざ病気になったときに適格な判断をしてゆく役割が期待されるとおっしゃられています。


しかし私が感じたのは、このようなジェネラルな立場の医師が真っ先にAIに置換されるのではないかという疑念です。


コミュニケーションの大事さが強調されていますが、果たしてコミュニケーション能力に長けた医師と幅広い病気を自動で診断するAIとでは、どちらに患者さんのニーズがあるでしょうか???


②に関しては、まさにその通りだと思います。特に外科系・循環器内科・消化器内科のスペシャリストの持つ匠の技を、AIに置換することは困難を極めると思います。確実に生き残るでしょう。


次に③ですが、これは医師でなくても問題ないような気がします。むしろ、プロ経営者が医療機関のトップに立って組織を運営する方が結果を出せるのではないでしょうか。


この際にポイントになるのが、どこまでトップの権限を強化できるかだと思います。この点さえクリアされれば経営者が医師である必要性は低いと思います。


ここまで、「生き残れる医師」に関してやや否定的な意見を述べてきましたが、宮田先生は2016年11月1日に地域密着医療のクリニックを開業されたようです。


「生き残れる医師①」を自ら体現しようとしています。つまり、宮田先生は自分の予想に基づいて行動をおこしました。決して軽々しい予想ではなく、自分の将来を賭けての予想なのです。







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医療用人工知能のホワイトジャック

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先日の医師のキャリア革命で、東京大学の大谷先生が自治医大の医療用人工知能(AI)の話をされていました。興味があったので調べてみるとホワイト・ジャックというらしいです。


私は先日も記載したように、人工知能に対して結構深刻な危機感を抱いています。今回自治医大が開発した
ホワイト・ジャックは人工知脳型総合診療支援システムです。


8000万件のカルテ情報を統計的に処理して得られた因果関係を当てはめる作業を繰り返し行い、当てはまった度合いが大きい病名を表示する処理を情報システムが実行しています。


実は、統計処理を行って因果関係を見いだすことは既存技術で問題なく可能であり、ビッグデータを処理するために超高速な環境が必要になりますが、決して人工知能ではないそうです。


つまり、今回の自治医大のホワイト・ジャックは、教師無しで自ら学習を行う深層学習(ディープラーニング)を行っていないので、正確には自分で学習していく人工知能ではないのです。


ただ、ホワイト・ジャックが自己学習可能な人工知能ではないからと言って何の不安解消にもなりません。世界中で人工知能の研究開発がすごい勢いで進んでいるからです。


もちろん、医師の全ての業務が人工知能に置き換わることは考えにくいです。ただ、放射線科や皮膚科の診断領域および生活習慣病を扱う一般内科は確実に置き換わっていくでしょう。


では、整形外科などの手技的な治療が主体の科は、人工知能の影響から無縁で過ごせるのでしょうか? 残念ながら、私は 「否」 だと思います。


人工知能に置き換わってしまった領域で生計を立てていた医師が、人工知能の脅威に晒されていない領域に大量に流れ込んでくることが予想されるからです。


医師の高給は需給関係で維持されているに過ぎないので、避難先の専門性の高い領域は供給過剰状態に陥ります。こうなると需給関係から医師の所得は下がるでしょう。


このように資格系職種で最後の聖域(?)と言わる医師であっても、10年スパンでは安穏とできない状況になりつつあります。やはりモノカルチャーからの脱却を目指すべきではないでしょうか。





★★  医師のための資産形成講義  ★★


第88回日本整形外科学会学術総会期間中の2015年5月23日に開催した、本ブログ管理人による 「医師のための資産形成セミナー」 の動画、および講演で使用したスライドです。


2015神戸セミナー



本セミナーは経済的自由獲得を目指す医師向けに開催しました。 資産形成マニュアル は、医師に最適化した資産形成手法だと自負していますが、文書だけでは伝わらないことも多いです。


講義内では、資産形成マニュアルにおいて文面だけでは伝えきれなかった資産形成のコツや、寝ていても定期収入をもたらしてくれる 「資産の自動運転化」 を中心に説明しています。 



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