AIにより緑内障の早期発見により、治療に取り掛かるタイミングが早まり進行した後に治療をするよりも治療実績がよくなっているといいます。
また夜間に入院している患者様の死亡リスクを20万ものデータを蓄積しAIにより照らし合わせて容態を確認する。そのようにして死亡リスクを低減させるような措置をとることができる。そうした気づきが一部の病院に運用されいるといいます。
現在、AIはまだ間違うことがあるが、最終的に医師がチェックしていくから大丈夫とのこと。
一般の方も生成AIにより健康相談をすることがあるといいます。ですがそうしたなか情報の正確性について問われるところがでてきます。
国立がんセンターの医師がAIの回答は正しいことも多いものの、間違った回答もあるといいます。
科学的根拠が論文からあるのか、記述が正確で配慮されていた割合は
配慮されている 60.3%
要注意 28.9%
問題あり 10.8%
要注意・問題あり あわせて 39.7%
という結果となっております。
対して公的機関や医学的見解が妥当なサイトからのみ情報を獲得するAIの信頼性を上げる取り組みもおこなわれております。
近畿大学医学部主任:大塚篤司先生の肌感覚では、9割方が正解だが1割が致命的な間違いも含まれているという。
AIで健康相談をするとき、
1. いつの情報か?
2. 根拠は?
3. 複数のAIに聞いてみて!
〘あなたは癌の専門家です〙といった専門家の意見を取り出すプロンプト文が必要。
最後に主治医により確認をするべきでしょう。
といった内容でございました。
〘近畿大学医学部主任:大塚篤司先生の肌感覚では、9割方が正解だが1割が致命的な間違いも含まれているという。〙と述べられた9割方が正解という肌感覚の高さは、AIには熟考したプロンプトで回答を得られるようにした先生だからこそで、一般の私どもではAIのハルシネーション対策が不十分で情報のソースをチェックせずに信じてしまうことでしょう。そうなれば9割方より正解率が下がるでしょう。
実は私もAIの賢い使い方を理解しないまま薬膳レシピをAIで聞いてみたとき、やってはならない食材チョイスや食材の組み合わせ、そして調理法がでてまいりました。私も薬膳に対して理解が浅いときで、薬膳の先生からそこを指摘され赤っ恥体験をしております。悲しいかなおおざっぱなプロンプトでは100%という確率で薬膳の先生から致命的ミスを指摘をいただいたことを覚えています。💦
AIの使い方がわかってくると前提条件を分析して的確に情報として伝える必要があります。
私がかつてプログラマーをしていたとき、こうした作業を徹底してやってきたことを思い出します。
そう感じてからはかえって親しみやすさを感じるようになりました。
そのうえで薬膳レシピをAI(Gemini)に聞いたとき、9割方は正解です。
ですが1割が致命的ミスあり、という正誤割合に近づきます。
致命的ミスとは、どのようにあらわれるか。。。
致命的ミスはAIが学習したデータがすでに更新されて古いものであったり、信頼できるリソースではなかったり。
信頼できるリソースではないという文の意味は、アカデミックな参照元であっても頭が硬い専門家の狭い範囲で自説を正当とする《自説ではこれが常識》というものも多数含まれるのです。
そればかりか本音と建前を使い分けているデータさえあります。
特に心身の健康を重篤に害したときの判断ミスは大きな損害を被る危険があり、
信用に足る定義付けかどうかを疑う目を持たないと危険です。
結局は、これからの時代、健康相談もAIを頼りにすることは必要です。
ですが自分の頭が学習記憶していかないとAIのミスも見抜けないため使いづらい。
使い方の工夫が必要だなと、番組をみながら実感した次第です。
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