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田中専務

拓海先生、最近部下が「ニューラルネットでがん検査の精度が上がる」と騒いでおりまして、投資対効果の観点でまずは全体像を教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、ニューラルネットワークは既存の検査で起きる偽陽性を減らし、不要な精密検査や患者負担を抑えられる可能性がありますよ。大丈夫、一緒に見ていけば整理できますよ。

田中専務

なるほど。ただし我が社は医療機器を作っているわけではなく、導入コストと現場の受け入れが心配です。具体的には何が変わるのでしょうか。

AIメンター拓海

要点は三つです。1) 既存データ（血液検査や診察所見）からリスクをより正確に予測できる、2) 偽陽性を減らして不要検査を削減できる、3) 結果の説明性を工夫すれば現場の合意形成が進む、です。日常の比喩で言えば、より精緻な

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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