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プロフィール

tomoasa

Author:tomoasa
1957年12月生まれ。孫が5人いるのでジイジです。
主な病歴、職歴
2010年9月急性リンパ性白血病。フィラデルフィア染色体異常。寛解導入療法により寛解を得て、2011年春骨髄バンクから骨髄移植。退院後も現在までに出血性膀胱炎、肺炎、紅皮症等による多くの入退院を経験。現在も定期的に通院を継続中。
2013年6月 2年9ケ月ぶりに復職。
2014年7月両眼白内障となり手術(日帰り手術)。
2014年8月口腔がん(歯肉がん)と告知される。2014年9月手術。2014年10月初旬退院。
現在も3-4ケ月に1度転移の有無確認で定期通院中
2016年6月 退職
2018年10月食道がんと告知される。

又生まれた時に股関節脱臼。
整形外科に年一度通っています。


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画像検査での見落とし


「見落とし」に潜む医療の闇

自分も画像検査は良く受け
ているので関心がある。

日経新聞記事
見落とし」に潜む医療の闇

これぞAIの出番だと思う。
網羅的に画像を判断する
事が出来るのは人間より
AIが数段優れている。
ふるいにかけた上で医師が
最終確認をすればよい。

デジタル世界はIT化された。
アナログだった画像もデジタル
化されているのでITで扱う
事が出来る。
それらデータをAIにより分析、
治療法にも有効活用できる。

記事の主内容は
画像検査は血液検査のよう
に結果が数値化されない
ため、画像を読む医師に
適切な診断能力がなければ
診断に役立たない可能性
がある。
重要なのは撮影することに
加えて、正しく診断し、治療
につなげることである。
放射線科医が書いた報告書
を見落とすだけでなく、撮影
を指示した医師が異常に
気付けないこともある。

であるが、人の能力の責任
にするのではなくミスを少なく
するためにはどうしたら良い
かの方法を考えるべき。

可能性のあるものに絞る。
絞ったものを医師が複眼で
確認する。

前半をAIに任せ、後半を
医師が行う、あるいは逆順
で人間と棲み分けができる。

加えて言えば、画像だけで
なく、生理検査やバイタル
データも組み合わせて総合
的に見れるのはもはやAI
の独壇場である。




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