AIと機械学習は医学文献監視業務を自動化できるか？

あなたがファーマコビジランス（PV）の仕事をしているなら、その仕事にロボットが入り込んでくるでしょうか？医学文献のモニタリングは、自動化の余地が大きいPVプロセスの一部です。一見すると、これは明白な事実のように思えます。文献モニタリングは、自動化の必要性をすべて満たしています。反復的で時間のかかる作業であり、本来は患者の安全のための作業にもっと時間を割くことができる専門家を拘束することになります。自然言語AIがチューリングテストに合格しそうな今、現代のAIや機械学習(ML)技術が医学文献の項目を読んで、どれが関連性のあるものかを判断することができないのはなぜでしょうか？

医学文献モニタリングのためのAIと機械学習システムは、すでに市場に出回っており、ベンダーと製薬会社の両方で開発が進められています。1つは、AIを使って文献を事前に評価し、論文のタイトル、抄録、索引を読み込んで、それが患者の安全性に関する問題を論じているかどうかを判断するものです。しかし、文献のこれらの要素には豊富な情報が含まれていても、AIがこれらの要素だけに頼っていると重要なICSRを見逃してしまう可能性があります。

以下の例では、文献では著者の抄録も患者の安全性に問題があることも示されていないが、本文には、糖尿病患者がインスリンの代わりに友人に処方されたメトホルミンを 服用したことによる重大な ICSR に関する参照が含まれています。AIはこの文献を無関係と判断したかもしれませんが、専門家である査読者は、長年の経験に基づく「第六感」で、この文献に注目していたかもしれません。