AI技術

R4.1.7日本医学放射線学会「人工知能技術を活用した放射線画像診断補助ソフトウェアの臨床使用に関する管理指針」（http://www.radiology.jp/guideline_a/20220107_01_02.html）が示され、令和４年度診療報酬改定（https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000188411_00037.html）のR4.3.4「令和４年度診療報酬改定の概要医療技術」（https://www.mhlw.go.jp/content/12400000/000906922.pdf）p18「画像診断管理加算３の施設基準において、人工知能技術を用いた画像診断補助ソフトウェアの管理に係る要件を追加し、評価を見直す。」、とあり、画像診断にAI技術は欠かせないものになってきている。R6.5.29日本医学放射線学会「AIソフトウェア認証一覧」（https://www.radiology.jp/member_info/ai_softwear_ninsyou.html）は普遍化してきているかもしれない。AI技術は画像診断だけではない。R6.6.17AERA「AIは医師と患者との｢情報ギャップ｣を埋める 医師の教育やトレーニングにも活用」（https://dot.asahi.com/articles/-/225219）の「対話型で診断を支援するシステムも今後普及」「隆盛が予想されるAIは、業務の負担軽減につながるもの」「医師の教育やトレーニングに使うシステムも出てくる」の一方で「患者との情報ギャップを正しく理解し、かみ砕いて伝えるコンサルテーション能力は、今後、人間の医師側により強く求められるようになるはず」は理解したい。R元.7.23保健指導リソースガイド「優しさを伝える介護技術「ユマニチュード」をAIで学習　"優しい介護"を誰もが学べる」（http://tokuteikenshin-hokensidou.jp/news/2019/008453.php）が出ているように、今や「ユマニチュード（Humanitude）」（https://www.azumien.jp/contents/method/00035.html）もAIで学習する時代である。「2040年を展望した社会保障・働き方改革本部」（https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000101520_00002.html）の「医療・福祉サービス改革プラン」（https://www.mhlw.go.jp/content/12601000/000513536.pdf）は“2040年”と呑気な感じで良いのであろうか。