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「AIがあるから大丈夫」が危ない? 内視鏡医に起きている”異変”とは

AI

「AIが医療を変える」
—そんな言葉を、最近よく耳にするようになりました。

実際、AI技術は画像診断や手術支援など、さまざまな医療現場で活躍し始めています。
特に大腸内視鏡検査では、AIが小さながん(ポリープ)を見つける精度が飛躍的に向上し、医師の負担を減らし、患者さんの安全を高めると期待されています。

でも、ちょっと立ち止まって考えてみてください。

もしAIに頼りすぎることで、医師本来の「病気を見つける力」が衰えてしまうとしたら?
便利な道具が、いつの間にか医療の質を下げる原因になってしまうとしたら?

今回ご紹介するのは、そんな「AIがもたらす思わぬリスク」に真正面から向き合った、画期的な研究です。


「デスキリング」——AIが医師のスキルを奪う?

この研究のキーワードは「デスキリング(deskilling)」という言葉です。

デスキリングとは、便利な技術やツールに頼りすぎることで、本来持っていた技術や判断力が低下してしまう現象のこと。
カーナビに慣れすぎて地図が読めなくなる、スマホの計算機ばかり使って暗算が苦手になる—そんな経験、ありませんか?

医療の世界でも、同じことが起きる可能性があるのです。

特に大腸内視鏡検査では、AIが「ここに病変があります」と教えてくれるようになりました。
これは素晴らしい進歩ですが、同時に医師が「自分の目で見つける力」を使わなくなるリスクも生まれます。


多施設で行われた観察研究が明らかにしたこと

今回の研究は、複数の医療施設で実施された大規模な観察研究です。

研究チームは、AI支援システムを使って大腸内視鏡検査を行っている内視鏡医たちを追跡調査し「AIに頼ることで、医師の病変発見能力にどんな変化が起きるのか」を詳しく分析しました。

つまり、AIという強力な助っ人がいる環境で働き続けた医師たちが、本当に自分の力で病気を見つけられるのか—その実態を、初めて科学的に検証したのです。


便利さの裏側にある「見えないリスク」

この研究が投げかける問いは、とても重要です。

AIは確かに優秀です。
人間が見落としがちな小さな病変も、高い精度で検出してくれます。
でもそれは、医師が「AIが教えてくれるから大丈夫」と無意識に依存してしまう状況を生み出すかもしれません。

もしAIが一時的に使えなくなったら?
もしAIが検出できない種類の病変があったら?
もし新しいタイプの異常が現れたら?

そんなとき、医師自身のスキルが衰えていたら、患者さんの命を守ることができなくなるかもしれません。


AIと医師——理想的な関係とは?

誤解しないでいただきたいのは、この研究は「AIを使うな」と言っているわけではありません。

むしろ、AIをどう使えば、医師のスキルを保ちながら医療の質を高められるかを考えるための、重要な警鐘なのです。

例えば:

・AIに依存しすぎない教育システムの構築
→ AI支援がある環境でも、定期的にAIなしでのトレーニングを行う。

・医師の判断力を定期的に評価する仕組み
→ AIに頼らない状況でも、正確に病変を発見できるか確認する。

・AIを「補助」として使い、最終判断は人間が行う
→ AIの提案を鵜呑みにせず、常に自分の目で確認する習慣を保つ。

技術と人間が、お互いの強みを活かし合う関係—それこそが、これからの医療に求められる姿なのかもしれません。


患者として、私たちができること

「医師のスキルの話なんて、自分には関係ない」と思うかもしれません。
でも、実は患者である私たちにも、できることがあります。

・医療機関を選ぶとき、「AIを使っているか」だけでなく「医師の経験や教育体制」も確認する

・検査を受けるとき「AIが見つけた」という説明だけでなく、医師自身の見解も聞いてみる

・医療の進歩に関心を持ち、技術と人間のバランスについて考える

私たち患者が、医療の質に関心を持つこと自体が、医療現場をより良くする力になるのです。


最後に——技術の進歩と、人間の成長と

AIは、間違いなく医療を変えつつあります。
でもその変化が、本当に私たちのためになるかどうかは、私たち人間の使い方次第です。

この研究が教えてくれるのは「便利さの先にある責任」について。

技術に頼ることは悪いことではありません。
でも、技術に依存しすぎて、人間本来の力を失ってしまうことは避けなければなりません。

AI時代の医療は、機械が人間に取って代わる世界ではなく、人間と機械が協力し合う世界であるべき。

そのためには、医療者も患者も、常に「技術と人間のバランス」を意識し続ける必要があるのです。

今回の研究は、その大切な一歩を示してくれました。

参考:Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study

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