夜間に一人で対応した呼吸促迫の猫。撮ったX線を前に、「胸水はある。でも心陰影の評価はこれでいいか。肺野のこのパターンを何と読むか」と自問する。近くに読影を頼める同僚はいません。X線は撮ることより読むことのほうがずっと難しく、そして多くの現場で、読影は一人の獣医師の目だけに委ねられています。
読影の怖さは「見えていないもの」ではなく「見たのに拾えなかったもの」
あとから振り返って悔しいのは、写っていなかった病変ではありません。写っていたのに、その日は目が向かなかった病変です。主訴が消化器なら消化器に目が行き、胸部の小さな異常は視野の外に落ちる。人間の注意は主訴に引っ張られるようにできていて、これは経験を積んでも完全にはなくなりません。
放射線科医のダブルチェックがある人医療と違い、動物病院ではもう一人の目を用意すること自体が困難です。だからこそ、AIによる画像解析を「第二の目」として置く発想には現実的な価値があります。
AIに期待していい役割
画像解析AIの使いどころは、確定診断ではなく網羅の補助です。自分の読影を終えたあとにAIの解析結果を見て、自分が言及しなかった箇所に触れていれば、そこをもう一度見る。それだけの運用で、「注意が向かなかった領域」を減らせます。鑑別診断のコラムで書いた突合と同じ考え方です。自分が先、AIが後。この順番を守ると、AIに引っ張られて自分の目が曇ることも防げます。
任せてはいけないこと
逆に、AIの所見をそのまま診断として採用することは勧めません。画像解析AIの出力には誤りが混ざり得ますし、AIは臨床症状も経過も触診の感触も知りません。画像の解釈は臨床情報と合わせて初めて意味を持ちます。「AIがこう言ったから」は、診療の根拠として単独では成立しない。ここは今後AIがどれだけ進歩しても、獣医師の側に残る仕事だと考えています。
副産物としての「文書化」
画像をAIに渡す運用のもう一つの利点は、解析と同時に文書のドラフトができることです。読影所見を飼い主さん向けの報告書や診療記録の形に整える作業は、読影そのものと同じくらい時間を食います。解析→所見→文書ドラフトまでが一続きになっていると、「読んだけど書く時間がなくて記録が薄い」という、ありがちな状態を防げます。
VRA：X線・血液検査画像をアップして所見ドラフトに
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