安永──基于人工智能的医生支持是非常有可能的。例如，每年发表数万篇医学论文。医生们忙于临床工作，因此即使将研究范围缩小到仅与自己的专业相关的文章，也很难阅读所有这些文章。因此，一种可能的用途是让人工智能代表你阅读信息，并呈现与你面前的患者相匹配的论文，以及论文中描述的治疗方案。然而，医生的职责是审查选项并做出与患者匹配的最终决定。

安永──由于各个领域都制定了临床指南，人工智能也许能够从指南中提供与患者相匹配的选项。然而，AI 支持就到此为止了。每个患者都有各自的情况，包括与家人的关系。人工智能不可能根据对患者个性的理解而不仅仅是诊断疾病来提供最佳支持。诚然，有些工作会被人工智能的发展所取代，但医生的工作消失的可能性微乎其微。

安永──这可能接近临床实践。在临床实践中，目标是对每个患者进行单独检查，为该人提供最合适的治疗，并治愈疾病。如果这是昆虫的视角，那么大数据研究和临床流行病学就是鸟类的视角。目标不是个人而是群体，通过分析大量患者的数据，我们发现了一定的规律和因果关系。因此，我们可以为许多患者带来普世价值。我们相信通过研究为更多人带来利益具有重大的社会意义。

安永──医疗保健的经济评估需要微观和宏观的视角。从微观角度，我们考虑针对个体患者的医疗技术的有效性和成本。宏观角度考虑全球医疗保健状况。一个典型的例子就是医疗费用问题。昂贵的癌症治疗药物已成为热门话题，但如果开发出一种比传统药物贵近100倍的新药，是否能被保险覆盖？

安永──医疗费用由税收、保险费和患者费用提供。目前每年超过40万亿日元，如果继续无限制增长，国家财政就有崩溃的风险。因此，日本人民现在面临着一个选择：使用比传统药物更有效但效果有限的昂贵新药，或者坚持使用合理的传统药物。

安永──为了判断成本效益，我们必须提供可靠的数据。即使一种药物极其昂贵，如果它具有如此显着的效果，使顽固性癌症消失，就有理由考虑它。然而，与当年日本经济强劲、无需深入思考医疗费用不同，成本效益是当今超老龄化社会的一个重要视角。

安永──有不同意见是可以的，讨论可以推动事情向前发展。然而，数据作为讨论的基础是必不可少的。没有数据支持的争论是极其徒劳的。我认为，我们作为学术界的作用不是单方面表达我们的价值观，而是为价值观的讨论提供准确的材料。