皮膚科医 · 業務ごと

皮膚を診察し病変を判断する

一つの病変を判断することは画像のパターン認識であり、ダーモスコピー写真で訓練された画像分類器はそれをうまくこなします。全身撮影システムも、ほくろの位置を記録し、受診ごとに比較できます。ただし、診察そのものは身体的で、選択的です。患者は服を脱がなければならず、照明は適切でなければならず、病変は触って確かめる必要があるかもしれず、医師は患者が一度も口にしなかった箇所に気づかなければなりません。変化したほくろや家族のがん歴といった病歴も重要です。免許の規則により、見逃された悪性黒色腫について責任を負うのは医師なので、ソフトウェアは皮膚科医が読むセカンドオピニオンや変化の追跡役として入ってきます。読むこと自体をソフトウェアが行うわけではありません。

これは誰が判断を担うかを述べています。この業務が皮膚科医の時間をどれだけ占めるかは述べていません。病変を記録し事前に振り分けるソフトウェアは、一回ごとの診察を短くし、より少ない皮膚科医がより多くの患者を診られるようにすることができます。専門外来で、どの病変をそのままにしておくかを皮膚科医の確認なしに分類器が決める、日付のある導入事例があれば、この判断は自動化の方向へ動くでしょう。

紹介状と皮膚写真をトリアージする

ここは仕事のなかで最もさらされている部分です。すでに離れた場所から、画像をもとに、まとめて行われているからです。皮膚科医が見るのは写真と数行の文章であり、患者ではありません。画像分類器は同じ写真を数秒で評価できます。明らかに良性と評価した病変については、専門医が一度も見ることなく答えを返すことができます。皮膚がんの予約待ちが長い医療制度にはこのように使う強い理由があり、医療機器の規則は、そうした判断を単独で行うソフトウェアを規制することができます。より難しい残りは皮膚科医に残ります。不鮮明な画像、発疹、訓練データが少ない色の濃い肌のタイプ、そしてソフトウェアが上げてくる症例です。

これは、トリアージのうち明らかに良性の側は専門医なしで回すことができると述べています。仕事のどれだけがその側にあるかは述べていません。自動化された経路でがんが見逃されれば、人が読むことを求める規則が戻ってくることもありえます。安全上の失敗の後に医療制度が自律的なトリアージを撤回した、あるいはその利用が試行規模にとどまったという日付のある証拠があれば、この判断は変わるでしょう。

生検と皮膚がんの手術

これは、動き、人によって異なる生きた体表での細かな手作業であり、断端や縫合についての判断は切っている最中に下されます。手術ロボットは大きな手術で外科医の手を延長しますが、これらは診療室で局所麻酔のもとに行われる小さな処置です。そこではロボットは処置が稼ぐ額よりはるかに高くつきます。画像ソフトウェアは、どこを生検するかの選択や断端の読み取りを助けるかもしれません。切ることとその責任は医師に残ります。

仕事が人の手に残っても、量が保たれるわけではありません。トリアージやスクリーニングのソフトウェアが切除に回す良性病変を減らせば、すべての処置を依然として人が行っていても、処置の数は減る可能性があります。地域の規則によっては、この仕事の一部が看護師やフィジシャン・アソシエイトに移ることもあります。人は監督するだけで皮膚の切除を行う機器の、日付のある導入事例があれば、この判断は動くでしょう。

皮膚疾患を診断し治療する

炎症性の皮膚疾患は、一枚の写真よりも経過の話から診断されます。いつ始まったか、何で悪化するか、患者がほかに何を服用しているか、前回どう反応したかです。一つの見た目に多くの原因がありうるため、画像分類器はほくろより発疹で成績が落ちます。言語モデルは可能性を列挙できますが、患者を診察することも処方に責任を負うこともできません。強い薬では、血液検査と副作用を、免許を持つ処方者が時間をかけて見守る必要があります。ソフトウェアは周辺で役立ちます。リマインダーや、受診の合間に患者が送る写真です。誰が決めるかは変えません。

これは、現在のシステムにとって発疹がどれほど難しいかと、処方の規則に基づいており、どちらも変わりえます。意思決定支援を使う一般医が、以前なら紹介していた症例を自分で抱えることもあり、そうなれば機械が患者を治療しなくても皮膚科医の取り分は縮みます。意思決定支援や画像のシステムが、肌のタイプを問わず一般的な発疹を正確に診断し、紹介なしに症例を終えるために使われているという証拠があれば、この判断は動くでしょう。

美容施術とレーザー施術

ここでの機械は、医師が狙いを定める道具です。レーザーは自らエネルギーを設定しますが、肌のタイプ、瘢痕や色素変化のリスク、患者の期待が現実的かどうかは、誰かが判断しなければなりません。お金を払う客は人とクリニックを選び、合併症には法的責任が伴います。結果をシミュレーションしたり設定を提案したりするソフトウェアは、カウンセリングと計画を助けます。治療を施すのはソフトウェアではありません。

この仕事への圧力は、自動化よりも委任から来ています。多くの地域では、看護師や美容施術者がすでにこれらの施術を行っており、誰が行ってよいかの規則は地域によって異なり、変わっていきます。この判断はその競争を扱っていません。初期設定以外に操作者を必要とせずに治療を施す機器が、クリニック全体で日常的に使われているという日付のある導入事例があれば、この判断は動くでしょう。

問診、記録、手紙、患者への助言

音声認識と言語モデルは、いまや聞くこと、要約すること、書くことをうまくこなします。診察を聞き取るツールは記録と手紙を下書きでき、同じモデルがメッセージへの返信や定型の助言を下書きできます。記録について医師に責任を負わせる規則があるため、人が確認して署名し続けることになり、ツールは仕事を速めますが、なくしはしません。変化しているほくろを診てもらうよう患者を説得するといった、行動を変える助言は、依然として助言する人への信頼にかかっています。

書類仕事で浮いた時間は、仕事を減らすのではなく、より多くの患者を診ることに回る可能性があるため、これは皮膚科医が少なくて済むようになるかどうかを述べていません。下書きされた記録が臨床医の確認なしに日常的に保存されている、あるいは皮膚科の外来が時間や誤りへの効果を測定したうえで大規模にAIの下書きを使っているという証拠があれば、この判断は変わるでしょう。