Loading article…
医療における人工知能とは、病気の診断、治療計画[ 1 ]、患者のモニタリング、医薬品開発[ 2 ]、臨床意思決定支援システム[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]などの分野における医療およびヘルスケアデータへの人工知能（AI ）の応用を指します。
医療におけるAIの使用は、データプライバシー、仕事の自動化、既存のアルゴリズムバイアスの増幅などの問題に関連する倫理的、技術的、規制上の懸念も引き起こしている。[ 6 ]また、AIが関わる医療における信頼と共感について、患者、医療従事者、一般市民の間で懸念が広がっていることも研究で調べられている。[ 7 ]
医療において、病気の正確かつ早期の診断は依然として課題です。病状とその症状を認識することは複雑な問題です。AI は、データ処理機能によって臨床医を支援し、時間を節約し、精度を向上させることができます。[ 8 ] [ 9 ]機械学習を使用することで、人工知能は大量の電子健康記録(EHR)の分析を通じて、医師の患者診断を大幅に支援することができます。 [ 10 ] AI は、多数の類似症例と可能な治療法を調べることで、例えばアルツハイマー病や認知症の早期予測に役立ちます。 [ 11 ]
2023年の研究では、Redditのr/AskDocsに投稿された医療に関する質問に対するChatGPTによる回答は、医師による回答よりも満足度が高いと報告されています。 [ 12 ]評価者は、585件の評価のうち78.6%で、ChatGPTの回答を医師の回答よりも好み、質と共感性が高いと指摘しました。著者らは、これらは確立された患者と医師の関係の文脈ではなく、オンラインフォーラムから抽出された個別の質問であると指摘しました。[ 12 ]さらに、回答は医療情報の正確性に基づいて評価されておらず、評価者が研究の共著者であったため、実験が適切に盲検化されていなかったと主張する人もいます。[ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
時には数億人の患者のデータを含む大規模な医療関連データウェアハウスが、 AIモデルのトレーニングデータとして使用されてきました。 [ 16 ]
PLOS Oneに掲載された2025年のメタ分析では、虫歯検出のためのAIアルゴリズムの使用は臨床的に正当化されることがわかった。[ 17 ]
AIアルゴリズムは、個々の患者の電子健康記録を評価し、記録や家族歴に基づいて病気のリスクを予測するために作成されました。 [ 18 ]一般的なアルゴリズムの1つは、人間がフローチャートを使用するのと同様に意思決定を行うルールベースのシステムです。[ 19 ]このシステムは大量のデータを取り込み、特定の観察結果を結論付けられた診断に結び付ける一連のルールを作成します。[ 19 ]したがって、アルゴリズムは新しい患者のデータを取り込み、特定の状態または病気になる可能性を予測することができます。[ 19 ]アルゴリズムは集合データに基づいて患者の情報を評価できるため、医師の注意を引くべき未解決の問題を見つけて時間を節約できます。[ 18 ] Centerstone研究所が実施したある研究では、EHRデータの予測モデリングにより、個別化された治療反応の予測において70～72%の精度が達成されたことがわかりました。[ 20 ]これらの方法は、オンライン健康記録の量が5年ごとに倍増しているという事実により役立ちます。[ 18 ]医師はこれらすべてのデータを手動で処理する余裕がなく、AI はこのデータを活用して医師が患者を治療するのを支援できます。[ 18 ]
生成型人工知能ツール（AI のサブセット）の使用は、主に診察の書き起こしや医療記録の作成など、臨床文書作成のサポートとして増加しています。初期の研究では、このようなツールが臨床医の文書作成作業を支援し、燃え尽き症候群の原因として知られている事務的な負担を軽減する可能性があることが示されています。[ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]これらのツールは、複雑なデータを統合し、望ましい会話スタイルや識字レベルで回答を作成することで、患者のアクセス性を向上させる可能性もあります。 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ]最終的には、医療サービスの全体的な効率性を向上させます。[ 28 ] [ 29 ]
AlphaFoldは、構成アミノ酸配列に基づいてタンパク質構造を予測する能力を持ち、生命科学において創薬の加速や疾患の理解の向上といった利点をもたらすと期待されている。[ 30 ]ノーベル賞受賞者のベンキ・ラマクリシュナン氏は、この結果を「タンパク質折り畳み問題における驚くべき進歩」と呼び、「この分野の多くの人々が予測する何十年も前に実現した。これが生物学研究を根本的に変える多くの方法を見るのは刺激的だろう」と付け加えた。2023年、デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーは、AlphaFoldプロジェクトの管理により、生命科学分野のブレークスルー賞[ 31 ]と基礎医学研究のアルバート・ラスカー賞を受賞した。 [ 32 ]ハサビスとジャンパーは、ワシントン大学のデビッド・ベイカーとともに「タンパク質構造予測」に関する研究で、2024年にノーベル化学賞を受賞した。 [ 33 ] [ 34 ]
自然言語処理の改善により、医学文献中の薬物相互作用を特定するアルゴリズムが開発されました。[ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ]薬物相互作用は、複数の薬を同時に服用している人にとって脅威となり、服用している薬の数が増えるほど危険性が高まります。[ 39 ]既知または疑われるすべての薬物相互作用を追跡することの難しさに対処するため、相互作用する薬とその可能性のある影響に関する情報を医学文献から抽出する機械学習アルゴリズムが作成されました。2013年にDDIExtraction Challengeで取り組みが統合され、カルロス3世大学の研究者チームが、薬物相互作用に関する文献のコーパスを収集し、そのようなアルゴリズムの標準化されたテストを作成しました。[ 40 ]競技者は、テキストからどの薬が相互作用することが示されているか、またその相互作用の特徴が何であるかを正確に判断する能力についてテストされました。 [ 41 ]研究者たちは、アルゴリズムの有効性の測定を標準化するために、このコーパスを引き続き使用している。[ 35 ] [ 36 ] [ 38 ]
他のアルゴリズムは、特に電子カルテや有害事象報告などのユーザー生成コンテンツのパターンから薬物相互作用を特定します。 [ 36 ] [ 37 ] FDA有害事象報告システム（FAERS）や世界保健機関のVigiBaseなどの組織では、医師が医薬品に対する可能性のある有害反応の報告を提出できます。ディープラーニングアルゴリズムは、これらの報告を解析し、薬物相互作用を示唆するパターンを検出するために開発されています。[ 42 ]
遠隔医療とは、患者を遠隔で治療することです。PivovarovとElhada（2015）は、ウェアラブルデバイスを使用して患者を継続的に監視し、人間には識別しにくい変化をAIによって検出できるようにすることを提案しています。[ 43 ]
2025年に実施された、AIチャットボットと人間の医療専門家によるテキストベースの相談を比較した15件の研究の系統的レビューとメタ分析では、大多数の研究で参加者がチャットボットの応答を臨床医の応答よりも共感的だと評価したことがわかった。[ 44 ]
AIはケアの連携を効率化し、作業負荷を軽減する可能性を秘めている。AIアルゴリズムは管理業務を自動化し、患者のニーズに優先順位を付け、医療チーム内での円滑なコミュニケーションを促進することができる。[ 45 ]
人工知能アルゴリズムは、冠動脈疾患が懸念される患者の正確な診断とリスク層別化において有望な結果を示しており、初期トリアージツールとしての可能性を示しています。[ 46 ] [ 47 ]他のアルゴリズムは、急性冠症候群の治療後の患者の死亡率、薬剤効果、および有害事象の予測に使用されています。[ 46 ]ウェアラブル、スマートフォン、およびインターネットベースのテクノロジーも、患者の心臓データポイントを監視する能力を示しており、AI モデルが使用できるデータ量とさまざまな設定を拡大し、病院外で発生する心臓イベントの早期検出を可能にする可能性があります。[ 48 ] 2019 年の研究では、AI を使用して心臓発作を最大 90% の精度で予測できることがわかりました。[ 49 ]研究が拡大しているもう 1 つの分野は、心音の分類と弁膜症の診断における AI の有用性です。[ 50 ]心血管医学におけるAIの課題には、機械学習モデルのトレーニングに利用できるデータが限られていること、例えば心血管疾患に関連する健康の社会的決定要因に関するデータが限られていることなどが挙げられる。[ 51 ]
AIを評価する初期の研究における重要な制約の一つは、アルゴリズムのパフォーマンスを人間と比較したデータが欠落していたことである。医師と比較したAIのパフォーマンスを評価する研究の例としては、AIが心臓超音波検査の解釈において人間に劣らないこと[ 52 ]、AIが救急医療の現場で人間の医師よりも心臓発作をより正確に診断でき、価値の低い検査と診断漏れの両方を減らすことができること[ 53 ]などが挙げられる。
皮膚科における人工知能の応用には、皮膚がんの検出、皮膚の状態の評価、および美容応用が含まれます。[ 54 ]
AI モデルは、臨床画像や皮膚鏡画像における皮膚がんの検出と分類のために開発され、評価されてきた。[ 55 ] 2024 年のシステマティック レビューとメタ分析では、AI モデルは皮膚がんの分類において専門の皮膚科医と同等の性能を示したが、実際の臨床現場でのさらなる評価が求められた。[ 56 ]別のレビューでは、臨床医は AI 支援を使用した場合、統合感度と特異度が高くなったが、含まれている研究のほとんどは実験環境で行われたものであることがわかった。[ 57 ]暗い肌の色の過小表現を含むデータセットの多様性の制限も、集団全体への一般化可能性を低下させる可能性がある。[ 58 ] [ 59 ]
深層学習は、ニキビ、酒さ、湿疹、乾癬などの非癌性皮膚疾患の診断とモニタリングにも可能性を示しているが、臨床現場での有効性は依然として不確実である。[ 60 ]顔画像から酒さを識別するために開発されたあるアルゴリズムは、初期テストで88～90%の精度を達成したが、研究者らは症状の種類や影響を受けた部位を詳細に識別することに限界があると指摘した。[ 61 ]
美容皮膚科では、AIは皮膚の評価、治療計画、美容結果の評価に応用されています。[ 62 ] [ 63 ]また、AIは酒さなどの炎症性皮膚疾患の診断にも使用されており、AIツールは疾患の特定において約88～90%の精度を達成したと報告されています。[ 64 ]
AIは、顔の魅力や年齢の見え方に関して、顎顔面外科手術や口蓋裂治療の結果を自動的に評価するために使用できるという提案もなされている。 [ 65 ] [ 66 ]
AIは消化器病学のさまざまな側面で役割を果たすことができます。食道胃十二指腸内視鏡検査（EGD）や大腸内視鏡検査などの内視鏡検査は、異常組織の迅速な検出に依存しています。AIでこれらの内視鏡検査手順を強化することで、臨床医はより迅速に疾患を特定し、その重症度を判断し、死角を視覚化することができます。早期胃がんのAI検出システムを使用した初期の試験では、熟練した内視鏡医に近い感度が示されています。[ 67 ]
AI は、潰瘍性大腸炎の治療にあたる医師が、患者の体内の疾患の微細な活動を検出し、再燃の時期を予測するのを支援できます。たとえば、デジタル化された腸サンプル（生検）を分析するための AI 搭載ツールが開発されました。このツールは、大腸炎の寛解を示すサンプルと活動性疾患を示すサンプルを 80% の精度で区別することができました。また、再燃のリスクも同じ精度で予測しました。微細な疾患活動を使用して疾患の再燃を予測するこれらの成功率は、病理医の精度と同程度です。[ 68 ] [ 69 ]
AIは感染症医学の実験室および臨床分野の両方で可能性を示してきた。[ 70 ] COVID-19パンデミックの間、臨床現場でAIが直接使用された例はごくわずかだった。[ 71 ]
感染症に関するAIのその他の応用例としては、抗菌薬耐性を識別するサポートベクターマシン、マラリアを検出するための血液塗抹標本の機械学習分析、抗原検出に基づくライム病のポイントオブケア検査の改善などがある。さらに、AIは髄膜炎、敗血症、結核の診断の改善、 B型肝炎およびC型肝炎患者の治療合併症の予測についても研究されている。[ 70 ]
AI は、医師が見落としがちな、黒人患者に不均衡に影響を与える膝の痛みの原因を特定するために使用されてきました。[ 72 ]医療サービスが行き届いていない人々は、より高いレベルの痛みを経験します。これらの格差は、医療画像を使用して人間の医師によって等級付けされた変形性関節症などの疾患の客観的な重症度を調整した後でも持続し、医療サービスが行き届いていない患者の痛みがストレスなどの膝以外の要因に起因している可能性を示唆しています。研究者らは、機械学習アルゴリズムを使用して研究を行い、標準的な放射線学的重症度測定では、膝の痛みを抱える医療サービスが行き届いていない人々の診断と管理に不均衡に影響を与える客観的だが未診断の特徴が見落とされていることを示しました。彼らは、新しいアルゴリズム測定 ALG-P が、医療サービスが行き届いていない患者の治療へのアクセスを拡大できる可能性があると提案しました。[ 73 ]
AI技術の利用は、アルツハイマー病（AD）の診断と予後予測への応用が検討されてきた。診断目的では、構造MRI入力に依存する機械学習モデルが開発されている。 [ 74 ]これらのモデルの入力データセットは、アルツハイマー病神経画像イニシアチブなどのデータベースから取得される。[ 75 ]研究者らは、早期診断精度の向上を目的として、畳み込みニューラルネットワークに依存するモデルを開発してきた。 [ 76 ]機械学習モデルを、AD患者の予後を予測できる予測ツールに発展させる取り組みも行われている。研究者らは、トレーニングセットと検証セットを統合する手段として、生成モデルによる患者の転帰予測を提案している。[ 77 ]
AIは、がんの診断、リスク層別化、腫瘍の分子特性、がん治療薬の開発への応用が検討されてきた。 [ 78 ] AIが取り組むべきがん治療における特に重要な課題は、個々の患者の遺伝的、分子的、腫瘍に基づく特性に基づいて、どの治療プロトコルが各患者に最適かを正確に予測する能力である。[ 79 ] AIは、画像検査や病理スライドの読影によるがん診断で試験的に使用されている。[ 80 ]
2020年1月、Google DeepMindは、スクリーニングスキャンで乳がん検出において人間の専門家を凌駕できるアルゴリズムを発表した。 [ 81 ] [ 82 ] Trevor Hastie、Joelle Pineau、Robert Tibshiraniらを含む多くの研究者が、 Nature誌に掲載されたDeepMindの研究論文には方法論とコードに関する重要な詳細が欠けており、「科学的価値を事実上損ない」、科学界がその研究を確認することを不可能にしていると主張する反論を発表した。[ 83 ] MIT Technology Review誌で、著者のBenjamin Haibe-Kainsは、DeepMindの研究を科学とはほとんど関係のない「広告」だと評した。[ 84 ]
2020年7月、ピッツバーグ大学が開発したAIアルゴリズムが、前立腺がんの識別 において、感度98%、特異度97%という、現在までで最高の精度を達成したと報告された。[ 85 ] [ 86 ] 2023年には、 CTベースのラジオミクス分類にAIを使用し、後腹膜肉腫の悪性度をグレード分けしたところ、生検のラボ分析の44%に対し、82%の精度を達成したという研究が報告された。[ 87 ] [ 88 ]
人工知能強化技術は、眼疾患のスクリーニングや失明予防の補助として利用されている。[ 89 ] 2018年、米国食品医薬品局は、人工知能アルゴリズムを用いて特定の眼疾患である糖尿病網膜症を診断する初の医療機器の販売を承認した。[ 90 ]さらに、AI技術は検出時間を短縮できる可能性があるため、「診断率」をさらに向上させるためにも利用できる。[ 91 ]
多くの疾患において、細胞や組織の病理学的分析は疾患診断のゴールドスタンダードと考えられています。デジタル病理学の方法により、顕微鏡スライドをスキャンしてデジタル分析することが可能です。AI 支援病理ツールは、乳がん、B 型肝炎、胃がん、大腸がんなど、多くの疾患の診断を支援するために開発されてきました。AI は、遺伝子変異の予測や疾患の予後予測にも使用されています。[ 67 ] AI は、大腸がんや乳がんのスクリーニングなど、大規模なスクリーニングサンプルの低複雑性病理学的分析に適しており、病理医の負担を軽減し、サンプル分析のターンアラウンドを短縮できます。[ 93 ]いくつかの深層学習および人工ニューラルネットワークモデルは、人間の病理医と同等の精度を示しており、[ 93 ]リンパ節転移性乳がんの診断における深層学習支援の研究では、深層学習プログラムの支援を受けた人間の精度は、人間単独または AI プログラム単独よりも高いことが示されました。[ 94 ]さらに、デジタル病理学の導入により、大学センターでは 5 年間で 1,200 万ドル以上を節約できると予測されていますが、[ 95 ]特に AI に起因する節約については、まだ広く研究されていません。拡張現実と仮想現実の使用は、AI 支援病理学のより広範な導入への足がかりとなる可能性があります。これらは、病理サンプル上の懸念領域を強調表示し、より効率的なレビューのために病理医にリアルタイムで提示することができます。[ 93 ] AI はまた、人間の目では見えないレベルで組織学的所見を識別する可能性があり、 [ 93 ]遺伝子型と表現型のデータを使用して転移性癌の原発腫瘍をより正確に検出する能力を示しています。[ 96 ] AI支援病理ツールの普及を阻む現在の大きな障壁の一つは、病理医と患者にとってのAIの真の臨床的有用性を判断するための前向き無作為化多施設対照試験が不足していることであり、これはAIとヘルスケア研究における現在のニーズ分野を浮き彫りにしている。[ 93 ]
薬学分野では、AIは個別化された治療計画を作成する方法として提案されている。[ 97 ] [ 98 ]
プライマリケアは、AI技術の重要な開発分野の一つとなっています。[ 99 ] [ 100 ]プライマリケアにおけるAIは、意思決定、予測モデリング、ビジネス分析の支援に利用されています。[ 101 ]医師が実際に使用した場合の臨床的有効性について前向きに評価されたAI意思決定支援システムの例はごくわずかです。しかし、これらのシステムの使用が医師の治療選択にプラスの効果をもたらした事例もあります。[ 102 ]
2022年現在、高齢者介護に関して、AIロボットは、介護付き住宅に住む高齢者の娯楽や話し相手として役立っています。これらのボットにより、施設のスタッフは各入居者とより多くの時間を1対1で過ごすことができますが、ボットは、患者の状態に応じてさまざまな言語やさまざまな種類のケアを理解するなど、実行できる能力も向上するようにプログラムされています。ボットはAIマシンであり、他のマシンと同様に、アルゴリズムを使用して与えられたデータを解析し、そこから学習し、目の前の状況に関連して結果を予測するトレーニングを受けます。[ 103 ]
人々は、治療費が高額であったり、利用できなかったりする場合に、ChatGPTなどのAIチャットボットを治療の代替手段として利用してきました。この目的で使用されるチャットボットには境界がなく、規制されていません。これは、ユーザーからの不健全な愛着のリスクにつながり、チャットボット精神病と一致する可能性があります。治療の代替として使用されるものを含め、AI チャットボットは、死に至るような有害なアドバイスを提供してきました。このため、政府や機関は、チャットボット療法を規制または違法化するための取り組みを行っています。[ 104 ] [ 105 ] [ 106 ] [ 107 ] [ 108 ]
一部の企業は、この用途向けにチャットボットを特別に販売している。[ 109 ] [ 110 ] [ 111 ]
チャットボットは、不安やうつ病の治療方法として研究されてきました。[ 112 ]自殺念慮のスクリーニングのためにAIアプリケーションが開発され提案されていますが、法的およびプライバシーの問題や世論の反対により、実装は制限されています。[ 113 ] [ 114 ]小規模なトレーニングデータセットには、モデルに継承されるバイアスが含まれており、これらのモデルの一般化可能性と安定性を損なっています。このようなモデルは、サンプルで過小評価されている少数派グループに対して差別的になる可能性もあります。[ 115 ]
2023年、米国に拠点を置く全米摂食障害協会は、人間のヘルプラインスタッフをチャットボットに置き換えたが、ユーザーから有害なアドバイスを受けたとの報告があったため、オフラインにせざるを得なかった。[ 116 ] [ 117 ] [ 118 ]
AIがトリアージやレントゲン写真の解釈を支援する可能性は特に大きい。[ 119 ]
AI は、人間の専門知識に対する需要が供給を上回る場合や、データが複雑すぎて人間の読影者が効率的に解釈できない場合に、放射線医学の分野で研究されています。 [ 120 ]いくつかの深層学習モデルは、医療画像による疾患の識別において、医療専門家とほぼ同等の精度を示す能力があることが示されていますが、これらの結果を報告している研究のほとんどは外部検証されていません。[ 121 ] AI は、画像のノイズの低減、低線量の放射線からの高品質画像の作成、MR 画像品質の向上、[ 122 ]画像品質の自動評価など、放射線科医に解釈以外の利点も提供できます。[ 123 ]核医学における AI の使用を調査するさらなる研究は、画像再構成、解剖学的ランドマーク、および画像検査における低線量の実現に焦点を当てています。[ 124 ]放射線医学における教師あり AI アプリケーションの画像分析は、現在、主に次の 2 つの手法で構成されています。(1)畳み込みニューラル ネットワークに基づく分析、および (2)ラジオミクスの利用。[ 120 ]
AIは乳房画像診断にも使用され、スクリーニングマンモグラフィーの分析に役立ち、乳がん検出率の向上[ 125 ]や放射線科医の読影作業量の削減にも貢献します。
2025年現在、FDA承認済みのAI搭載医療機器1247台のうち77%（967台）が放射線科の機器である。[ 126 ]
以下は、医療分野で使用されるAIアルゴリズムの開発に貢献している大手企業の例です。
もう一つの例は、今度は医療画像分野におけるOptellumです。これはオックスフォードを拠点とする医療技術のスピンアウト企業で、CTスキャンで偶然発見された肺結節を評価し、肺がんの早期診断を支援する人工知能意思決定支援システムを提供しています。[ 133 ] [ 134 ]
インドのスタートアップ企業Haptikは2021年に、インドにおけるCOVID-19に関連する質問に答えるWhatsAppチャットボットを開発した。同様に、ソフトウェアプラットフォームChatBotは、ヘルスケアテクノロジーのスタートアップ企業Infermedicaと提携して、COVID-19リスク評価チャットボットをリリースした。[ 135 ]
AIは、医療資源が乏しい地域で患者を診断することで、アウトソーシングの必要性を減らし、患者ケアを改善する方法として、発展途上国での利用が提案されている。[ 136 ]
AIの臨床使用における課題は、規制の必要性を潜在的に生み出している。AI研究は、規制当局の承認に役立つ価値を持つためには、完全かつ透明性をもって報告される必要がある。研究の段階に応じて、報告すべき重要な詳細に関する推奨事項を提供するために、国際的な合意に基づく報告ガイドライン（TRIPOD+AI、[ 137 ] DECIDE-AI、[ 138 ] CONSORT-AI [ 139 ]）が開発されている。
米国の医療保険の携行性と説明責任に関する法律（HIPAA）やEU域内の患者に関する欧州一般データ保護規則（GDPR）など、患者データの収集に関する規制は存在するものの、2025年現在、医療AIは「世界的に著しく規制不足」である。[ 140 ]医療AIが単なるソフトウェアとして分類できるのか、それとも医療機器として 分類できるのかは不明である。[ 140 ]
ITU -WHO健康のための人工知能フォーカスグループ（FG-AI4H）は、 ITUとWHOの共同事業として、健康分野におけるAIアプリケーションのテストとベンチマークのためのITU-WHO AI for Health Frameworkとして知られるプラットフォームを構築しました。[ 141 ] 2018年11月現在、組織病理学的画像からの乳がんリスクの評価、ヘビの画像からの抗毒素選択のガイド、皮膚病変の診断など、8つのユースケースがベンチマークされています。
2015年、公民権局（OCR）は、個人の健康情報のプライバシーを保護するための規則と規制を発行し、医療提供者がAIを使用する際に特定のプライバシー規則に従うこと、AIの使用方法の記録を保持すること、AIシステムが安全であることを保証することを義務付けた。[ 143 ]
2016 年 5 月、ホワイトハウスは一連のワークショップを開催し、機械学習と人工知能に関する国家科学技術会議(NSTC) 小委員会を設立する計画を発表した。 [ 144 ] [ 145 ] 2016 年 10 月、同グループは「国家人工知能研究開発戦略計画」を発表し、連邦政府の資金による AI 研究開発 (政府および学術機関内) の優先事項案を概説した。報告書では、医療情報技術のサブ分野に関する戦略的な研究開発計画が開発段階にあると指摘している。[ 145 ]
規制当局は、市販後に変更される可能性のある機械学習対応医療機器のための枠組みを開発しました。米国食品医薬品局（FDA）、カナダ保健省、および英国医薬品・医療製品規制庁は、展開後の機械学習機器の計画された変更を検証および監視するための手順を確立することを目的として、事前決定変更管理計画（PCCP）に関するガイダンスを公表しました。[ 146 ]
2021 年 1 月に、米国FDA は「人工知能 (AI) / 機械学習 (ML) ベースの医療機器ソフトウェア (SaMD) アクション プラン」と題する新しいアクション プランを発表しました。[ 147 ]この計画では、ソフトウェアに人工知能を組み込んだ医療機器の規制に関する FDA の将来計画を、次の 5 つの主要なアクションで示しました。1. AI / 機械学習ベースの SaMD に合わせた規制フレームワーク、2. 機械学習の優良実践 (GMLP)、3. ユーザーへの透明性を取り入れた患者中心のアプローチ、4. アルゴリズムのバイアスと堅牢性に関連する規制科学手法、5. 実世界性能 (RWP)。この計画は、FDA が 2019 年に発表したディスカッション ペーパーに対する利害関係者のフィードバックに直接対応したものです。[ 147 ]
バイデン大統領の下で、DHSSと国立標準技術研究所は、医療AIの規制を策定するよう指示された。[ 140 ]米国保健福祉省 によると、OCRは2021年に医療におけるAIの倫理的使用に関するガイダンスを発表した。このガイダンスでは、従わなければならない4つの主要な倫理原則、すなわち自律性の尊重、善行、無害性、および正義について概説した。自律性の尊重は、個人が自身のデータと決定をコントロールできることを要求する。善行は、医療の質の向上や健康格差の縮小など、善を行うためにAIを使用することを要求する。無害性は、決定における差別を避けるなど、害を与えないようにAIを使用することを要求する。最後に、正義は、人種、性別、または所得レベルに関係なく、決定に同じ基準を使用するなど、AIが公平に使用されることを要求する。 2021年3月現在、OCRは「HHS AI戦略の実施」を推進するために最高人工知能責任者（OCAIO）を雇用した。[ 148 ]
2025年1月20日、トランプ政権の2度目の医療AI規制緩和が始まり、データ収集と共有のための自主的な基準のみが導入され、アルゴリズム差別、自動化バイアス、公平性に関する法定定義が撤廃され、NISTの予算が削減され、FDA職員の19%が解雇された。[ 140 ]
2026年までに、FDAは承認されたAI医療機器のデータベースを保有することになった。[ 149 ]また、メーカーは今後、大規模言語モデル機能を組み込んだ機器を特定するよう奨励されている。
他の国々では、特に企業のプライバシー侵害に関して、データ保護規制を導入しています。デンマークでは、データ倫理に関するデンマーク専門家グループが「人々の利益のためのデータ」に関する勧告を採択しました。これらの勧告は、データ処理に焦点を当て、ビジネス分野におけるデータの責任ある利用を促進することを目的としています。勧告には、AIにおけるバイアスに関する平等と非差別、そして利益よりも優先されるべきであり、すべてのデータ処理において尊重されなければならない人間の尊厳への重点が含まれています。[ 150 ]
欧州連合は、市民の個人データを保護するために一般データ保護規則（GDPR）を施行しており、これは医療におけるAIの使用にも適用されます。さらに、欧州委員会は、公平性と透明性を確保するためのアルゴリズムの使用を含め、AIの倫理的な開発を保証するためのガイドラインを確立しました。[ 151 ] GDPRにより、欧州連合はデータ保護法を通じてAIを規制した最初の国となりました。EUはプライバシーを基本的人権とみなしており、民間または公的医療施設によるデータの無許可および二次的使用を防止したいと考えています。健康研究および研究結果のための個人データへのアクセスを合理化することにより、患者のプライバシーの権利と重要性を確立することができます。[ 151 ]
2024年3月、欧州連合は重要な人工知能法（AI法）を承認した。[ 152 ]この規制は、欧州の企業や組織、およびEU市場におけるAIシステムの外国プロバイダーに適用される。EU AI法はリスクベースの構造を持ち、AI対応医療機器は「高リスク」カテゴリーに分類され、これはAIの使用が許可されているカテゴリーの中で最もリスクの高いカテゴリーである。[ 152 ]
米国では、医療保険の携行性と説明責任に関する法律（HIPAA）により、組織は患者情報のプライバシーとセキュリティを保護することが義務付けられています。メディケア・メディケイドサービスセンターも、AIベースの医療アプリケーションの開発に関するガイドラインを発表しています。[ 153 ]
2025年、欧州はAI規制において米国をリードしていたが、イノベーションにおいては遅れをとっており、少なくとも1つのカリフォルニアを拠点とするバイオテクノロジー企業は、「 FDAが開発スケジュールを満たす能力についての懸念を軽減するために、以前の予想よりも早い段階で欧州医薬品庁と連携していた」。[ 140 ]
医療におけるAIの利用に関する研究は、AIが広く普及する前に患者の転帰を改善する効果を検証することを目的としているが、その利用は、アルゴリズムの偏り、蘇生拒否の影響、その他の機械倫理の問題など、患者と医療提供者にいくつかの新しいタイプのリスクをもたらす可能性がある。AIはまた、インフォームドコンセントの権利や医療データ保護の権利など、患者の権利の保護を損なう可能性もある。[ 154 ]
機械学習システムを効果的に訓練し、医療に活用するためには、膨大な量のデータを収集する必要があります。しかし、このデータの取得は患者のプライバシーを犠牲にすることになり、議論の的となる可能性があります。例えば、英国で行われた調査では、人口の63%がAI技術の向上のために個人データを共有することに抵抗を感じていることが推定されています。[ 155 ]実際にアクセス可能な患者データの不足は、医療におけるAIの開発と展開の進展を阻害する障害となっています。
米国におけるAIに関する規制の欠如は、企業が金銭的利益のために患者データを利用するなど、患者データの不適切な管理に関する懸念を生み出している。例えば、2020年時点で、スイスの医療会社ロシュは、約200万人の癌患者の医療データを推定総額19億ドルで購入したと報じられている。[ 156 ]これは、たとえ利益を考慮しても、患者のデータを販売することが公正かどうかという倫理的な懸念を生み出した。最終的に、医療におけるAIの現在の可能性は、特に米国における収集されたデータの不適切な管理に関する懸念によってさらに阻害されている。
2020年代初頭から、大規模言語モデル（LLM）は、医療AIの研究と展開における主要な分野として台頭してきました。[ 157 ]アプリケーションには、臨床文書作成、医療情報検索、患者とのコミュニケーション、臨床意思決定支援などがあります。最近のレビューでは、単純な質問応答システムから、複雑な臨床ワークフローを支援できるより高度な「エージェント」システムへの進歩が説明されています。しかし、幻覚、信頼性、臨床監視に関する懸念が残っています。
大規模言語モデルを医療相談に使用すると、モデルの再学習のために収集される可能性のある相談中の機密性の高い健康情報が露出されるなど、特定のプライバシーリスクが生じます。2024年に中国のユーザー846人を対象に行われた調査では、77.3%がLLMベースの医療サービスを利用する意思を示した一方で、プライバシー意識は人口統計や文化的背景によって大きく異なることがわかりました。[ 158 ]この調査では、「プライバシーのパラドックス」が明らかになり、プライバシーに関する知識と懸念が高いと主張するユーザーほど、学術研究やサービス改善などの正当な利用方法をよりよく理解しているためか、情報共有に対する受容度が高いことが示されました。[ 159 ]
LLMに対するプライバシーへの期待は、文化的な背景によって大きく異なります。中国での研究では、ユーザーは欧米の人々とは異なるプライバシー規範を持っている可能性があり、年齢、教育レベル、医療背景などの要因がデータ共有の受容に影響を与えていることが示されています。若くて教育水準の高いユーザーはプライバシー意識が高い傾向があり、医療背景を持つユーザーは正当な医療目的のための健康データの共有をより受け入れています。[ 159 ]
臨床予測モデルの中には、出所や信頼性が検証できないデータセットを使用しているものがある。[ 160 ] [ 161 ]研究では、不十分な実装インフラストラクチャ、限られたワークフロー統合、継続的なパフォーマンス監視の欠如など、臨床的に検証されたAIツールの使用に対するいくつかの障壁が特定されている。[ 162 ]適切なテストなしに医療でAIが使用された事例もある。[ 163 ] [ 164 ] [ 165 ] [ 166 ]メタ研究では、医療におけるAIに関する科学文献の一部に再現性の問題があることが特定されている。[ 167 ] [ 168 ] [ 169 ] [ 170 ]
2023年の体系的レビューとテーマ分析では、医療従事者、患者、一般市民を含むほとんどの利害関係者が、AI を用いたケアが共感的であったり、善行を成すことができるのか疑問視していることが示されました。[ 7 ]
2019年の研究によると、AIは今後10年から20年以内に英国の雇用の最大35%を代替する可能性がある。[ 171 ]しかし、これらの雇用のうち、AIによって医療関連の雇用がなくなったことは今のところないという結論が出ている。ただし、AIが医療関連の雇用を自動化する場合、医師と患者のやり取りを扱う仕事ではなく、デジタル情報、放射線学、病理学を扱う仕事が自動化の影響を受けやすいだろう。[ 171 ]
出力は不正確または不完全である可能性があり、診断や推奨事項は人々に害を及ぼす可能性がある。[ 140 ]
医療機関は、少数民族や希少疾患を差別し、最適なケアを提供するよりも利益を優先するようにアルゴリズムを不当にコーディングする可能性があり、これは社会正義や無害の倫理原則に違反する。[ 172 ]最近の概観レビューでは、多対多のマッピングを使用してAIアプリケーションを開発する際に、公平性に関する18の課題と、それらに対処するために実施できる15の戦略が特定された。[ 173 ]
アルゴリズムには意図しないバイアスが存在し、それが社会的および医療上の不平等を悪化させる可能性がある。[ 172 ] AI は入力として受け取ったデータのみから出力を生成する。受け取るデータは、患者の人口統計を正確に表現していなければならない。たとえば、医療データで人口の表現が少ない場合、AI ツールにバイアスが生じ、人口統計の誤った仮定につながり、適切なケアを提供する能力に影響を与える可能性がある。[ 174 ]医療データセットでは白人男性が過剰に表現されている。[ 175 ]そのため、少数派の患者データが最小限である場合、AI は多数派の人口に対してより正確な予測を行うようになり、少数派の人口に対して意図しない医療結果の悪化につながる可能性がある。[ 176 ]少数派コミュニティからデータを収集することも、医療差別につながる可能性がある。たとえば、HIV は少数派コミュニティで蔓延しているウイルスであり、HIV の状態は患者を差別するために使用される可能性がある。[ 175 ]サンプル選択から生じる可能性のあるバイアスに加えて、データ収集に使用されるさまざまな臨床システムも AI の機能に影響を与える可能性がある。例えば、放射線撮影システムとその結果（解像度など）は、提供者によって異なります。さらに、放射線撮影時の患者の体位など、臨床医の作業方法もデータに大きな影響を与え、比較を困難にする可能性があります。[ 177 ]
アルゴリズムバイアスのもう1つの原因は、「ラベル選択バイアス」と呼ばれ、代理指標を使用してアルゴリズムをトレーニングすると、特定のグループに対するバイアスが組み込まれる場合に発生します。たとえば、広く使用されているアルゴリズムは、医療ニーズの代理指標として医療費を予測し、その予測を使用して複雑な健康ニーズを持つ患者を支援するためのリソースを割り当てます。これは、黒人患者は白人患者と同じくらい不健康であっても、医療費が低いため、バイアスを引き起こします。[ 178 ]
1960年代と1970年代の研究により、最初の問題解決プログラム、すなわちエキスパートシステムであるDendralが開発されました。[ 179 ] [ 180 ]これは有機化学への応用を目的として設計されましたが、後にMYCINというシステムの基礎となりました。[ 181 ] MYCINは、医療における人工知能の初期の最も重要な使用例の1つと考えられています。[ 181 ] [ 182 ]しかし、MYCINやINTERNIST-1、CASNETなどの他のシステムは、臨床医による日常的な使用には至りませんでした。[ 183 ]
1980年代と1990年代には、マイクロコンピュータの普及とネットワーク接続の新たなレベルがもたらされました。この時期に、研究者や開発者は、医療におけるAIシステムは、完全なデータがない状況に対応し、医師の専門知識に基づいて構築されるように設計する必要があることを認識しました。[ 184 ]ファジィ集合理論[ 185 ] 、ベイジアンネットワーク[ 186 ]、人工ニューラルネットワーク[ 187 ] [ 188 ]を含むアプローチが、医療におけるインテリジェントコンピューティングシステムに適用されています。
この半世紀の間に起こった医学的および技術的な進歩により、AIの医療関連アプリケーションの成長が可能になったものには、以下のようなものがある。
{{cite news}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)を検討する新しい方法があるものの、一般の人々は関連するアプローチに反対を表明していると結論付けました。アルゴリズムによるスクリーニングによって駆動される介入システムの設計は技術的には可能ですが、実装の文化的意味合いはまだ解決されていません。