医療AIの真価を引き出す医師の覚醒
なぜ、私たちは「中身」を知る必要があるのか？
少し想像してみてください。
もし、製薬会社から「この新薬は『魔法の粉』です。作用機序（MOA）は不明ですが、とにかく効くので患者さんに投与してください」と言われたら、どう感じるでしょうか？
「そんな恐ろしいもの、使えるわけがない！」と即答するはずです。私たちは、なぜその薬が効くのか、どのような副作用リスクがあるのか、その「理屈（ロジック）」を知っているからこそ、責任を持ってメスを握り、処方箋を書くことができます。
しかし、AIとなるとどうでしょう？
「このツールに入力すれば、AIが良い感じに診断してくれます」という言葉を信じて、中身がブラックボックスのまま使ってしまう……。実はこれ、先ほどの「魔法の粉」と同じくらい危ういことではないでしょうか？
Medical AI Nexusの「SEASON 2: Insight」の締めくくりとなる今回は、AIという名のブラックボックスをこじ開け、単なる「ユーザー」から、医療AIを正しく評価し、時には自ら作り出す「クリエイター（創造する側）」へと覚醒するためのマインドセットについてお話しします。
これは、プログラマーへの転職勧誘ではありません。これからの時代に「医療に関わる者として生き残る」ための、必須の教養のお話です。
1. 「ブラックボックス」の正体と、臨床現場のリスク
そもそも、AI（特にディープラーニング）における「ブラックボックス」とは何を指すのでしょうか？
従来の手続き型プログラミング（ルールベース）では、「熱が38度以上なら解熱剤を投与する」というように、人間が書いた明確な If-Then ルールが存在し、そのロジックは誰の目にも明らかでした。
しかし、現代のAIは根本的に異なります。AIは大量のデータから勝手に特徴を見つけ出し、人間には直感的に理解不能なほど複雑な数式（膨大なパラメータの塊）として学習します（Rudin, 2019）。入力データが投げ込まれてから、結果が出力されるまでの間にある、この「計算プロセスが人間に見えない状態」こそが、ブラックボックスの正体です。
臨床現場に潜む「オートメーション・バイアス」の罠
なぜこれが医療において重大な問題となるのでしょうか。それは、AIが提示した結果を、医師が無批判に受け入れてしまう「オートメーション・バイアス」のリスクがあるからです。
AIは時に、もっともらしい顔をして自信満々に嘘をつきます（ハルシネーション）。また、学習データの偏りをそのまま反映し、差別的な判断を下すこともあります。
例えば、以前の回でも紹介した、米国の医療現場で実際に起きた衝撃的な事例があります。あるアルゴリズムが、医学的には同じような重症度であっても、黒人患者より白人患者の方を「リスクが高い（より手厚いケアが必要）」と判定していました。
この原因は、AIが「過去の医療費」を重症度の代理指標として学習していたことにありました。当時の社会背景として、黒人層は医療アクセスが悪く、結果として医療費が低くなる傾向がありました。AIは悪気なく、そのデータの相関関係を忠実に学習し、「医療費が低い＝重症度が低い」と誤って判断してしまったのです（Obermeyer et al., 2019）。
もし医師がアルゴリズムの「中身（何を指標にしているか）」に関心を持たず、AIのスコアを鵜呑みにしていたらどうなっていたでしょうか。不公平な医療格差を、テクノロジーの力でさらに拡大再生産することになってしまいます。
私たちは、機械が出した答えに対して「なぜ？」と問いかける説明可能性（Explainability / XAI）への感度を、常に研ぎ澄ませておく必要があります（Tjoa & Guan, 2021）。
2. ノーコードの限界と、「コードを書く」意義
最近では、プログラミングができなくてもマウス操作だけでAIモデルを作れる「ノーコードツール」が流行しています。
これを見て、「じゃあ、苦労してコードなんて書かなくていいじゃないか」と思われるかもしれません。確かに、一理あります。
ここで、少し料理に例えて考えてみましょう。
ノーコードツールは、いわば「高級レストランのミールキット」のようなものです。パッケージされた食材を使い、決められた手順通りに作れば、誰でも失敗なく、一定レベル以上の美味しい料理が作れます。これは素晴らしいことです。
しかし、「塩分を極力控えたい」「特定の食材アレルギーに対応してほしい」「隠し味に地元のスパイスを入れたい」といった、個別具体的な要望（カスタマイズ）には、パッケージ製品では対応できません。
一方、コードを書くことは、「市場で食材から選んで、包丁で刻んで調理する」ことです。
実際の臨床現場にあるデータは、教科書のように整理整頓された綺麗なものではありません。欠損値だらけの電子カルテ、メーカーごとに仕様が異なる画像フォーマット、その施設特有のローカルな入力ルール……。これら「現場の泥臭いリアル」に対応し、前処理を行うには、既製品のツールの機能だけでは太刀打ちできないのです。
自らPythonという言語を操り、コードを書くこと。
それは、汎用品を当てはめるのではなく、「自分の施設、目の前の患者さんに最適化されたAI」を仕立て上げるための、唯一にして最強の手段と言えます（Topol, 2019）。
3. 「ユーザー」から「クリエイター」への覚醒
これからの医療AI教育が目指すゴールは、決して「全ての医師をプロのエンジニアにすること」ではありません。餅は餅屋です。コードの最適化はプロに任せれば良いのです。
私たちが目指すのは、エンジニアの言語を理解し、彼らと対等に議論ができる「Physician-Scientist（科学的視点を持つ医師）」を育てることにあります。
AIの仕組み（中身）を知っている医師は、ブラックボックスを前にしても怯まず、エンジニアに対して以下のような「臨床的価値に基づいた的確な指示」が出せるようになります。
- データの罠を見抜く（リーケージの指摘）
「このモデルの精度99%は怪しすぎる。臨床現場のデータはもっとノイズが多いはずだ。診断結果が予期せず混入しているなど、臨床的にあり得ない特徴量を見てしまっている（データリーケージ）可能性が高いから、確認してほしい」 - 臨床的リスクを数式に反映させる（損失関数の調整）
「今の損失関数の設定では、偽陰性（見逃し）を許容しすぎている。この疾患は進行が早く、見逃しが患者の生命に関わる。偽陽性（空振り）が増えても構わないから、感度（Recall）を最大化するようにモデルを再調整してくれ」
このレベルの会話ができた時、あなたは単なる「便利なツールの消費者（ユーザー）」を卒業し、医療AIという新たな医療機器を設計・監督する「創造者（クリエイター）」へと進化します。
これは、かつての医師が聴診器やメスの使い方を学んだのと全く同列の、21世紀の医師が持つべき必須のスキルなのです（Kelly et al., 2019）。
さあ、自分の手で命を吹き込もう
ここまで、SEASON 2を通じて、AIの「中身（アルゴリズムや数学的背景）」を直感的に覗き込んできました。
かつては分厚い鉄の扉に見えたブラックボックスの蓋は、もう開きかけています。
次なる [SEASON 3: Genesis] では、いよいよ観客席から立ち上がり、ステージの上へと上がっていただきます。
実際にブラウザ上で「Google Colab」という開発環境を開き、Pythonコードを一行ずつ打ち込み、ご自身の手でゼロからAIモデルを構築します。
「プログラミングなんて、自分にできるだろうか？」と不安に思うかもしれません。
しかし、大丈夫です。膨大な解剖学の名称や複雑な生理学を理解し、過酷な試験を乗り越えてきた医師・医療従事者の方はもちろんのこと、日々それぞれの専門分野で複雑な課題に向き合い、新しい知識を学び続けている皆さんなら、AIの仕組みなど恐るるに足りません。
論理的思考力と学習能力において、挑戦を続ける皆さんはすでにトップアスリートなのですから。
自らコードを書き、エンターキー（実行ボタン）を押したその瞬間、画面の向こうでAIがデータを飲み込み、学習を始め、やがて未知のデータに対して答えを出し始める——。
その「無機質なプログラムに知能が宿り、立ち上がる瞬間」の感動は、何物にも代えがたい知的興奮となるはずです。
準備はいいですか？
聴診器をマウスに、メスをキーボードに持ち替えて。さあ、未来の医療をその手で実装しにいきましょう。
参考文献
- Rudin, C. (2019). Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nature Machine Intelligence, 1(5), 206–215.
- Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C. and Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447–453.
- Topol, E.J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44–56.
- Kelly, C.J., Karthikesalingam, A., Suleyman, M., Corrado, G. and King, D. (2019). Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence. BMC Medicine, 17(1), 195.
- Tjoa, E. and Guan, C. (2021). A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 32(11), 4793–4813.
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