偏りのないAIの医療活用の提言−実践のとき

支払いと結果 ━医療の構造━

第84回　医療用AIが受け入れられる条件（①②③④❺）

2021年9月15日号

▽ヘルスケアにおける人工知能と機械学習 AI/MLは信頼できるのか疑念を呼んできた ▽しかし疑念がどこから生じ、信頼される予後判断システム開発の鍵は何か理解は進んでいる ▽医療用 AI/ML の本格展開をにらんで、どう対応すべきか一つひとつ課題を実践するときに来た　計画されない入院と副作用の予測―メディケア＆メディケイドサービス庁（CMS）がAI/MLツールのコンペティション（この章③）で基本テーマに据えた予後予測は、メディケアだけで32％の受給者の健康、2,000億ドルの費用がかかる領域だ。　新技術が効率化とは逆、多く費用増加要因になってきた医療の世界でAL/MLとデジタル・テクノロジーは費用節減の可能性を代表する。だが、アルゴリズムのブラックボックスから一方的に示される判断を信頼できるのか、鵜呑みにする危険が確認され、臨床医を当惑... ▽ヘルスケアにおける人工知能と機械学習 AI/MLは信頼できるのか疑念を呼んできた ▽しかし疑念がどこから生じ、信頼される予後判断システム開発の鍵は何か理解は進んでいる ▽医療用 AI/ML の本格展開をにらんで、どう対応すべきか一つひとつ課題を実践するときに来た　計画されない入院と副作用の予測―メディケア＆メディケイドサービス庁（CMS）がAI/MLツールのコンペティション（この章③）で基本テーマに据えた予後予測は、メディケアだけで32％の受給者の健康、2,000億ドルの費用がかかる領域だ。　新技術が効率化とは逆、多く費用増加要因になってきた医療の世界でAL/MLとデジタル・テクノロジーは費用節減の可能性を代表する。だが、アルゴリズムのブラックボックスから一方的に示される判断を信頼できるのか、鵜呑みにする危険が確認され、臨床医を当惑さ

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