医療領域での開発に関しては厚生労働省もAIのディープラーニングの利活用が想定される領域として画像診断系(X線/CT/MRI、内視鏡、眼底、皮膚病、病理診断等)・薬剤業務系(鑑査等)・見守り系(医療機関内・居宅等での認知症の見守り・転倒防止)・業務効率系(音声認識による医療従事者の負担軽減(看護記録、電子カルテへの入力等)、創薬等)・対面診療支援系(患者の表情・音声・体動に基づく精神症状の評価、言語解析による精神疾患の診断支援等)を挙げています。それには大量な臨床データが必要になります。厚生労働省のAI開発企業へのビッグデータの提供体制も確立して行く必要があると思います。
医師と人工知能の協調により、誤診率が85%減ったとする報告がある。2016年実施の転移性乳癌の診断コンテスト(Camelyon Grand Challenge)において、人工知能の誤診率は7.5%、病理医の誤診率は3.5%であったが、人工知能と医師の診断併用で、誤診率は0.5%にまで減少したという内容です。医師がAIを上手く取り入れて更なる医療の効率化や診断精度の上昇が実現出来れば我々患者にも大きなメリットが出てくると思います。今後のAIの医療分野での発展が望まれます。
※参考資料(第Ⅸ次　学術推進会議報告書　人工知能(AI)と医療　日本医師会学術推進会議報告書)