issueって一体なんだろう？安宅和人さんのブログと本を読みながら。

何で最近画像診断とかCADとかについて沢山書くようになったんだ？と思う人もいるかも知れませんが、、将来どうなるか分からない世の中、「こうなるかも知れない」と思って予測を立てておくのは悪いことではないと思ったからです。

一方で、やはりアナログが重要だと言われており、ポジショニングをいかに学ぶか、技術屋が現場で体得してきた暗黙知がいかに重要であるかを学んできました。それでも、教科書で勉強しているだけで十分に理解したとは到底思えないし、もっともっと勉強しなければいけないな、、と思います。

ポジショニングが出来ない、解剖学を知らない、機械のことを知らない技師さんは現場で使い物にならないですね。。

でも、もし、機械が画像診断をするようになったら？わざわざ大変な思いをしなくても、簡単に画像診断が出来る。技術が変わればルールが変わる。これはいいことなのではないでしょうか？

たまたま、医療で用いられるCADについて紹介している記事がありました。安宅さんの「イシューからはじめよ」という本を正月に読み返してみましたが、機械学習が人間の精度を越えてしまうとしたら、、と思ってしまい、、逆に機械学習の方に興味が湧いてしまいました。

これまで知的産業の極みのように思われていた部分もかなりの部分が機械になっていく。

それを端的に考えさせられたのがこの間参加した、2014年度 統計関連学会連合大会で見たある発表だった。ガンの生体組織のスライドをたくさん見て、どれがガンかどうかを病理の専門家が見るというのは、ある種のガンだとどうしてもプロ同士が見ても半分ぐらいしか一致しないケースが多いということだったが、そのスライドを3次元でスキャンする装置をCarl Zeissが開発していて、それを使って数千だか数万のスライドを使って機械学習をさせたところ、人間の精度を超えたという発表があったのだ。

おそらく他の参加者同様、これこそ未来だと僕は思った。久しぶりに鳥肌がたった。将来の病理医はコンピュータの解析を元に二つ三つに絞られた可能性の中での判断をしつつ、他のオプションを考えるということになるだろう。(第二のMachine Age:ニューロサイエンスとマーケティングの間:2014/10/26)

 より速く患者さんの病気を見つけ出すことが技師さんの目標であり、issueだとすれば、その為に自分なりに今から色々考えておく必要はあるのではないでしょうか？

こう思うのは、将来食いっぱぐれないようにしたいから、という理由に尽きるのですが。。

「イシューからはじめよ」で安宅さんは、何度も繰り返し試行して答えを見つけようとするのは「犬の道」だと言っています。画像診断だって、色々なinputに対するoutputの結果の違いを見ているだけなのだから、本質を見極めようとすることで可能な限り効率化出来る可能性はあります。

ただ、これは社会人をやっていたときの反省ですが、「じゃあ今すぐそんなことになるか？」と言われたら、絶対そんなことなくて、でも私はそういう新しいことを今すぐやってみたいと思っているんですね。。

新しいことや奇抜にばかり目がいってしまって、本業がおろそかになってしまったので、今回はそうならないように、バランス出来たらいいなあと思います。(でも、バランスしなくてよいなら、バランスしないで向こうに行ってしまいたいという気持ちもありますw)

「こうだったらいいのにな」、とか、「きっとこうなるよね？」、とか思っていても、
それはまだ先のことで。

技師さんが扱える技術の中で、恐らく一番ベーシックなことが一般撮影で、新しい技術は、画像診断のソフトウェア(これは技師さんが開発する訳ではない)や、MRI(何回も行われるものではない)だと思うのですが、、

今のこと、放射線を使って自分達の医療業務を築いてきた人達のことをリスペクトしなくてはいけない。。先走るのは傲慢さの現れというか。。(参考リンク)