AIが医師の臨床推論を上回る：AIエンジニアに転職してAI医師を開発

AIが医師の臨床推論を上回る
AI医師の開発に使用されるIT技術
Pythonと人工知能(AI)でAI医師を開発
AI医師を開発：応用アイデア
- 同業種（医療業界）への応用アイデア
- 他業種への応用アイデア
AI医師を開発：まとめ

AIエンジニアやプログラマーに転職して、AI医師を開発しましょう。

最近の研究によると、AI技術を使った「AI医師」が医師の臨床推論を上回ることが示されました。

AI医師の開発に使用されるIT技術や具体的なPythonコードも解説しますので、AIエンジニアやプログラマーに転職したい方には必読の内容です。

AI医師を応用したビジネスや他業種での新しいアイデアも紹介しますので、新しい視点や発想を得られます。

AIが医師の臨床推論を上回る

参考

Chatbot Beat Doctors on Clinical Reasoning

Open AIのGPT-4チャットボットは、医師の臨床推論を上回ることが示されました。

医学雑誌「JAMA Internal Medicine」に掲載された研究によると、GPT-4の臨床推論スコアは、実際の医師や研修医よりも高い結果が出たそうです。

この研究は、AIが臨床判断を支援する可能性を示していますが、限界もあるということです。

AI医師の開発に使用されるIT技術

いよいよ、AIが人間の医師を上回り始めたということですね。

2024年の夏には最新版「ChatGPT-5」が登場するようですし、2030年には「ChatGPT-10」になっているでしょう。その時のAI医師はどのレベルに到達しているのか、楽しみですね。

AI医師の開発に使用される主なIT技術は、下記のとおりです。

プログラム言語：
- Python：AI開発で広く使われている言語。ライブラリやフレームワークが豊富。
- JavaScript：ウェブベースのAIアプリケーション開発に使われる。
- Java：大規模システムの開発に使われることが多い。
AI技術：
- 機械学習（Machine Learning）：データから学習し、予測や分類を行う。
- ディープラーニング（Deep Learning）：人間の脳の仕組みを模倣したニューラルネットワークを使った学習。
- 自然言語処理（NLP）：テキストデータの理解や生成に関わる技術。
データベース技術：
- SQLデータベース：患者のデータや医療記録を管理するために使われる。
- NoSQLデータベース：非構造化データや大量のデータを扱う場合に適している。
クラウド技術：
- AWS（Amazon Web Services）：サーバー、ストレージ、データベースなどのクラウドサービスを提供。
- Azure（Microsoft Azure）：AI開発ツールやサービスを提供するクラウドプラットフォーム。
- Google Cloud Platform：AIや機械学習に特化したサービスを提供するクラウドプラットフォーム。
セキュリティ対策：
- 暗号化：患者の個人情報や医療データを保護するために使われる。
- アクセス制御：権限のないユーザーがデータにアクセスするのを防ぐ。
- ネットワークセキュリティ：不正アクセスやサイバー攻撃からシステムを守るための対策。

AI医師は、上記のようなIT技術を組み合わせて開発されています。

Pythonと人工知能(AI)でAI医師を開発

PythonとAIで、AI医師を開発してみましょう。

以下のPythonコードは、AI医師の開発に関連するサンプルコードです。機械学習を用いて、疾患の診断を行うシンプルなモデルを作成します。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Sample data: Patient's symptoms and diagnosis
# Columns: Fever, Cough, Fatigue, Diagnosis (0: Healthy, 1: Sick)
data = {
    'Fever': [98, 101, 99, 100, 98],
    'Cough': [0, 1, 0, 1, 0],
    'Fatigue': [0, 1, 0, 1, 0],
    'Diagnosis': [0, 1, 0, 1, 0]
}

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Split the data into features and target
X = df[['Fever', 'Cough', 'Fatigue']]
y = df['Diagnosis']

# Split the data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Create a decision tree classifier
clf = DecisionTreeClassifier()

# Train the classifier
clf.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data
y_pred = clf.predict(X_test)

# Calculate the accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# Print the accuracy
print(f'Accuracy: {accuracy}')