Naked 初期研修医 × 専攻医　クロストーク 放射線科＜診断＞（下）

今は何かしていますか？

研修医だったらそのくらいでいい気がしますが、「画像診断」（Gakken）という雑誌の増刊号が面白いので読んでみるといいと思います。例えば「似て非なる画像"The mimickers"の鑑別診断（2020年）」。あとは、「ビギナーのための腹部画像診断―Q&Aアプローチ―（2021年）」「画像でみかける偶発的所見のマネジメント2022－あなたならどう書く？（2022年）」。これは研修医から専攻医まで使えますし、読みやすいです。小黒草太先生（東北大学放射線診断科分野講師）の「CT読影レポート、この画像どう書く？」（羊土社）もお勧めです。放射線科に完全に決めたなら、「画像診断の勘ドコロ」（メジカルビュー社）シリーズを読むといいですね。

あと、興味があるなら放射線科は何カ月か回ると思うんですけど、その後、病理を回った方がいいですよ。

放射線科で診ていた内容が、病理ではこう映るんだというのが分かるんです。そうすると、たとえば放射線科でこういうふうに信号変化が起きているのは、病理ではこう見えるんだろうなと、イメージできます。病理組織の画像は放射線科の学会でも絶対に扱うので、病理を知っていると、何となくここが悪くてこういう感じなんだと分かります。学会発表するときも、病理の組織を説明しないといけない場面があるので、ある程度知っておくといいでしょう。

IVR以外であるかな……（笑）。

自分の経験ではないですけど、例えばIVRの時に、NBCAという（血管をふさぐ）接着剤とカテーテルが合体して抜けなくなっちゃって、緊急オペになったというのを聞いたことがあります。

ただ、画像診断に関しては、結局専攻医の段階では上の先生に診てもらえるので、ひどい見逃しは絶対にありません。

放射線科医になった時に調べたんですけど、画像診断で訴えられるような案件はほぼないみたいです。放射線科で訴えられていた事例が2例出てきて、それは造影剤のアレルギーでアドレナリンを打つのが遅かったという事案でした。

僕から聞いてみたいんですけど、学会に興味はありますか？

行ったら、面白いと思いますね。僕も一度行くまで、「どうせ自分は学会が嫌いだろう」と思っていたんです（笑）。でも、放射線科の学会は、クイズ大会があって変わっています。

画像と病歴を見て、診断名を答える形式です。横浜市で4、5月あたりに開かれる一番大きい学会（日本医学放射線学会の学術総会）があって、研修医、専攻医、画像診断専門医、全員を対象にしたクイズで、トップ3が表彰されます。X（旧Twitter）のフォロワーが何万人もいて、本を書いている人とかがライバルなので、研修医だと上位に食い込むのはかなり難しいんですけど。地方で夏にやってる学会だと若手枠の表彰があるので、雰囲気を見がてら挑戦しに行ってみるといいと思います。

入賞すると割といいものがもらえますよ。3位の人でも、数万円分のカタログギフト券をもらっていました。

放射線科の学会で耳にする意見としては、まだまだAIは放射線科医の足元にも及ばないので、「どう利用するか」を考える方針だということです。

病院によってはレントゲンのAIや、肺結節や脳動脈瘤を検出するAIとかを使っています。仕組みとしては、画像を撮ってサーバーに送ると、AIの検出結果が返ってくるというものです。CTは結果が返ってくるまでに30分かかります。例えば肺を診るだけなら、仕事に慣れてきたら5分もいりません。

個人的な意見としては、画像のAIだけじゃなくて、チャットGPT（対話型AI）などを使えるようになったら、放射線科医としては強いと思います。発表のスライドを作る時なんかは、チャットGPTに投げると、ある程度エクセルの中で使うマクロを組んでくれるので、手間を省くことができます。そういう方向でAIを使えるようになるといいなと思って、僕は勉強しています。

そうですそうです。放射線学会（日本医学放射線学会）は特に、いろんなAIツールの使い方の講習が組まれていますよ。

もう一つ。AIに放射線科医が負けるということは近い未来にはないと思うんですが、もしAIが導入されていった場合に、バイトの読影に関して懸念されることがあります。AIが導入されたら、自分でろくに読影せずAIに頼って稼ぐ不届き者が現れるんじゃないかということです。考え過ぎですかね（笑）。