小児内分泌学における人工知能:対立か協力か。
アブストラクト
医療における人工知能(AI)は、膨大なデータセットを分析する能力を基盤に、システムタスクの自動化、診断の補助、患者の転帰予測、患者ケアの個別化によって医療を変革しつつある。小児内分泌学では、インスリン投与量の調整、低血糖の検出、網膜症のスクリーニング、骨年齢評価、甲状腺結節のスクリーニング、成長障害の特定、思春期早発症の診断、クッシング症候群、先端巨大症、先天性副腎過形成、ターナー症候群などの症状における顔認識アルゴリズムの使用など、糖尿病のためにAIが開発されている。AIはまた、ライフスタイルを修正するための将来の介入を層別化することで、小児肥満のリスクが最も高い人を予測することもできる。AIは、「オミックス」分析、生活習慣の追跡、病歴、検査・画像診断、治療反応、治療アドヒアランスなどのデータを複数のソースから統合することで、個別化医療を促進する。データの取得と処理が基本になるにつれ、データのプライバシーと子どもの健康データの保護が極めて重要になる。小児内分泌学で見られるまれな病態に対するAI分析で発生するアルゴリズムバイアスを最小化することは、臨床現場におけるAIの有効性を決定する重要な要素である。AIは、患者と医師の関係を作り出したり、より広範で全人的なケアの決定要因を評価したりすることはできない。子供には個々のニーズや脆弱性があり、家族関係や力学の文脈で考慮される。重要なことは、AIは効率と精度を高めるという価値を提供する一方で、臨床スキルの代替に使用してはならないということである。