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編集後記より
私は放射線画像診断医ですが，近年はAI技術の急速な発展により，画像診断もAIが代替するのではないかという期待を耳にする機会が増えました．しかし，実臨床においてAIが万能であるとは到底言えません．AI，特にディープラーニングは大量の教師データを前提とした技術であり，希少疾患や非典型例の学習には本質的な限界があります．胸部X線写真の異常影や脳動脈瘤のように典型例が多い領域と異なり，脳神経内科領域は病態が多様であるため，画像診断そのものが本質的に難しいという特徴があります．特に「臨床神経学」に投稿されるような貴重かつ希少な症例は，そもそも教師データが十分に存在せず，AIが学習しようにも材料がないのが現実です．AIは大量の典型例を学ぶことには長けていますが，非典型例や稀少疾患の微妙なニュアンスを読み取るには，依然として人間の経験と洞察が不可欠であることは間違いありません．
同様に難症例に遭遇した際にAIを用いて追加情報を得ようとする場面も増えていますが，提示される内容には注意が必要です．AIはWEB上の複数の情報を統合する過程で，病態や画像所見の誤った情報を“もっともらしく”生成してしまうことがあり，これがいわゆるハルシネーションです．一見すると正確な医学的記述に見えるため，特に稀少疾患や非典型例では誤った理解につながる危険性があります．AIは典型例の整理には有用ですが，症例の背景や病態生理を踏まえた判断は依然として人間の臨床医が担うべき領域であることを肝に銘じて置く必要があります．
AI全盛期だからこそ，非典型例の“微妙な違和感”を感じ取る人間の経験や判断が不可欠ですし，そこから得られた学びを記録し，発信する症例報告の価値はむしろ高まっています．皆様が日々の臨床で得られた「気づき」や「違和感」は，世界のどこかで同じ課題に直面する医師にとって大きな助けとなります．ぜひ臨床神経学への投稿を通じて，貴重な知見を共有していただければ幸いです．
最後に臨床業務で多忙を極める最中でも原稿の執筆や指導を担当してくださる先生方及び査読を快諾してくださる先生方に厚く御礼申し上げます．
（櫻井 圭太）
投稿者へのアピールポイント
日本の神経内科学のリーディングジャーナルとして
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若手医師の登竜門として
- ★卒後間もない先生方に発表の場を提供しています。
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