臨床医ライフハックラボ本当に近い将来そうなるかもしれないと本気で思う今日この頃です。
機械学習が医学部必修化？！〜AIの医学教育はすでに始まっている〜
機械学習関連の文献がトップジャーナルに掲載され、
身近では、学会のAIセッションも増え、
医療へのAIの活用は高まっています。
医師へのAI教育も
2021年今回のメディカルAI学会でもシンポジウムで取り上げられるなど、
更にAIの教育の必要性が高まることは間違いありません。
実際、アメリカではDuke大学でAI研究を医学生に行わせる試みや、
日本でも有志医師の勉強会があり、医学部の学生の研究会もあります。
臨床医ライフハックラボ今後、医学部での機械学習が必修化する日も遠くない？！
医師も医学生もAIを学んだ方が良い理由
これまでの医療へのAI活用は…
これまでは、
医療へのAI活用事例というと、
企業側のエンジニアによる技術提供で、
を行っていくというのが主流でした。
医師がAIを学ぶことはコスパが良い〜大切なのはドメイン知識〜
ドメイン知識
wikipedia
ある専門分野に特化した分野の知識であり、一般知識またはドメイン独立の知識と対比される。この用語は、例えばプログラミングの一般知識と共に製薬業界に関するドメイン知識を有するソフトウェアエンジニアについて説明したりする目的で、より一般的な分野に関してしばしば用いられる。ドメイン知識を有する人物はしばしばその分野の専門家と見なされる。
ドメイン知識とは、
専門領域の基礎知識やトレンドに関する知識です。
医療へのAI活用には、
AIの知識だけでなく、
実臨床の現場で何が求められているのかを理解していなくてはいけません。
ドメイン知識は経験の中で身につけいていくもので、
身につけるには時間がかかります。
医療におけるAIのドメイン知識は、
エンジニアが医療従事者と知識を共有しながら、
ドメイン知識を得るよりも、
医療従事者がドメイン知識を習得することの方が簡単だとされています。
今後は、
医師へのAI教育が広がると、
ドメイン知識を持った医師も増え、
AI活用が劇的に広がること間違いなしです。
医学生の頃からAI（機械学習）を学んだ方が良い理由
臨床医は忙しい
理由はシンプル。
医師になってから、時間を確保して勉強するのは大変です。
であれば、
時間に余裕のある医学生の頃に、
勉強しておくのが良いのは理にかなっています。
機械学習は統計学と重複する部分が多い
医学部では統計学を学びます。
機械学習は統計学と重複する部分が多いです。
統計学と機械学習一緒に学ぶことで、
双方に理解を深め効率よく習得できます。
実際に学生時代に学んで起業した人もいる
実際に学生時代に勉強して、
起業例も
時間の余裕のある学生時代だからこそ、
より深く学び起業できるチャンス。
学生だから…などと概念に縛られる必要なんてないんです。
Medmain
AIの医学教育はすでに始まっている
すでに医師へのAI教育は始まっています。
医療へのAI活用は今後ますます進みます。
AIの知識習得は避けて通れず、
医学教育における人工知能の知識習得の必修化は、
遠い未来の話ではありません。
まとめ
医療へのAI活用は目まぐるしく、
医師へのAI教育は、医学生の頃から取り組む必要がありそうです。
