ワトソン君が変える医療の未来

ワトソン君は、どう進化したのか

1997年、IBMはスーパーコンピュータ『ディープ・ブルー』を開発し、当時のチェス世界チャンピオン、カスパロフ氏を破った。『ワトソン』は、ディープ・ブルーに続くIBMのコンピュータ・プロジェクトである。その当初の目的はクイズ番組に出場して勝つことだった。

そのために、ワトソン君は、本や百科事典など2億ページ分のテキストデータをスキャンして取り込んだ。これは、AI領域で最近注目されているディープ・ラーニングや機械学習とは、若干異なるアプローチである。とはいえ、自然言語を理解・学習する能力に秀でており、その結果がクイズ番組での勝利につながった。

要するにクイズで出題される問題を理解し、自分（という表現は少し妙かもしれないが）の中にあるデータベースを参照し、クイズの答えを作り出すことに見事に成功したのだ。これがどれだけ優れた技術であるかは、2億ページ分のデータを自分の中に記憶し、必要に応じて瞬時に引き出すことのできる人間がいないことを思えば、容易に理解できるだろう。ワトソン君は、その後も進化を続け、2015年には東京大学医科学研究所でがん解明に挑むことになった。

がん治療の実態、あるいは医学の限界

以前の記事にも書いたが、仮にあなたが大腸がんにかかり、手術をうけることになったとしよう。大腸がんの手術には、いくつかの術式がある。では、あなたが受ける術式は、どのようにして決まるだろうか。

答えは、手術を受ける病院が所属する大学系列が採用している術式による、である。今のところは残念ながら、その術式があなたの症例に最適かどうかはあまり考慮されない。というか現実的には、考慮できないというべきかもしれない。

なぜなら、オペを執刀するドクターは基本的に、自分が研修医の時代に習った術式で手術することになるからだ。勉強熱心なドクターなら、他の術式についても研究している可能性はある。けれども、それを初めてやるとなるとリスクを覚悟しなければならない。寝食を忘れるほど日々の診察に勤しんでいる多くの勤務医の先生は、勉強したくともそんな時間がないケースも多いだろう。その意味で、東大医学研究科の試みは画期的といえる。

ワトソン君は臨床現場でどのように貢献するのか

ワトソン君の役割は、医療関連の論文や薬の効能など膨大な文書データを読み込んで理解し、医師の求めに応じて最適な治療法をアドバイスすることにある。例えば、がん関連の論文は、1年間に世界中で20万本程が発表されているという。そのすべてに一人のドクターが目を通すことは、不可能である。