人工知能（AI）が、ヘルスケアと世界中の人々にとって最終的に何を意味しうるのかについては、期待と不確実性の両方があります。
私たちはAIを受け入れ、差し当たっての恩恵を引き出すべきですが、リスクを抑えるための慎重な対策も講じるべきです。
業界全体の枠組みは、人を中心に据えながら、リスクを抑えつつ、AIの全面的な約束を責任を持って実現する一助となります。
あなたが世界中の人々のために、ヘルスケアの緊急な改善を任されたと想像してください。人工知能（AI）は、私たちの生涯では見られなかった規模で大きな違いをもたらすと期待されています。以下に示す3つの選択肢のうち、あなたは次のいずれかを選ぶことができます。
1. リスクと恩恵が十分に理解されるまで、AIの開発を停止しようとする。
2. 未知の領域へ突き進み、あらゆる場面でAIを導入し、問題が生じた時点で対処する。
3. あるいは、AIを全面的に受け入れ、差し当たっての恩恵を引き出しつつ、リスクを抑えるための慎重な対策も講じる。
あなたならどの選択肢を選びますか。
もちろん、私たちが手にしている選択肢はより微妙なニュアンスを含んでいます。しかし大まかに言えば、今日AIについて様々な立場の人々の意見に耳を傾けると、よく聞かれるのはこれらのアプローチです。意見が分かれる背景には、AIがヘルスケアと世界中の人々にとって最終的に何を意味しうるかについての期待と不確実性が一部あります。この期待と不確実性は、AIの進展が週ごとに加速しているように見える中で、過去12か月の間にさらに高まっています。
だからこそ、私たちは米国医学アカデミーのイニシアチブの共同議長として、次のものを策定する取り組みを進めており、選択肢3の強力な支持者として、今後の道筋をいかにうまく進むべきかについて、より深い理解を築きたいと考えています。その中には、責任ある、公平で倫理的な方法でAIの力を取り入れることも含まれます。健康、ヘルスケア、生物医学におけるAIの行動規範。
私たちの見解では、まず取り組むべき最良の方法は、機会とリスクの両方に対処することです。
世界経済フォーラムは、ヘルスケアシステムの改善に向けて何に取り組んでいますか。
ヘルスケア・ヘルスケアセンターは、世界中の保健システムが直面する課題、すなわちアクセス、公平性、レジリエンス、備えを含む課題を理解できるよう、リーダーを結び付けます。
信頼できる対話と官民協働を通じて、同センターはパートナーが共通の優先事項に沿って足並みを揃え、健康アウトカムの改善に向けた集合的行動を進められるよう支援します。
ヘルスケアが直面する課題と、AIがどのように役立つか
私たちは、人々がより良く、より健康的な生活を送れるよう、健康、ヘルスケア、生物医学の分野で素晴らしい取り組みを行っています。豊富で実用的な洞察をもたらすデータのおかげで、患者により早期の診断、より良い治療、さらには治癒を提供できることも多くなっています。
同時に、多くのヘルスケア組織は、質の高いケアを一貫して提供することに苦慮しています。診療すべき患者は増え、医師や看護師は事務作業の増加と複雑さに負担を強いられ、スタッフ不足が深刻な地域もあります。費用も上昇しています。多くの人々は優れたケアや素晴らしい治療を受けてきた一方で、必要なケアへのアクセスに苦労する人々もいます。特に、世界の資源が乏しい地域に住む人々だけでなく、ますます多くの富裕な都市部に住む人々もそうです。私たちは、違いを生む解決策を緊急に導入しない限り、この危機はさらに悪化するだけだと考えています。
AIは役立つことができ、すでに役立ってもいます。例えば、生成AIツールやチャットボットは、医師や看護師が事務作業に費やす時間を削減しており。私たちは日々、ヘルスケアを改善するAIの可能性についてより多くを学んでいます。最近の一つの研究は、英国のロイヤル・マーズデン NHS財団トラストとがん研究所によるもので、AIが「一部のがんの悪性度を判断する点で、生検の約2倍の精度を持っていた」ことを示しました。これにより治療法が変わり、最終的により多くの命が救われることにつながります。地平線上にある他の進展について知るには、2024年に向けて予想される多くの予測、例えば創薬の加速から、個別化医療や患者エンゲージメントの強化まで、を参照してください。
これらの進展は極めて有望です。私たちはAIがヘルスケアの提供を変革し、健康研究における画期的な進歩を生み出し、すべての人々のより良い健康に貢献すると心から信じています。しかし、私たちはそれを正しく行わなければなりません。
これを正しく行うための私たちの共同責任
ヘルスケアにおけるAIを巡る大きな期待がある一方で、懸念は正当なものであり、対処されなければなりません。例えば、AIアルゴリズムはヘルスケアにおける偏りを悪化させることがあります。これは、アルゴリズムを学習させるために使われるデータが、今日のヘルスケアと社会に既に存在する不平等を反映し、増幅させる場合に起こり得ます。もう一つの大きな責任は、患者データを保護することであり、これは医師と患者の関係において神聖なものです。
これらの懸念の性質上、欧州連合、米国、英国、中国などは対応を急いでおり、「しかし技術は、政策よりも急速に進化している」。
また、AIが正確、安全、信頼性が高く、公平かつ倫理的に適用されるよう、組織が率先して取り組んでいる例も挙げることができます。自社の組織も含めてです。例えば、Mayo Clinic PlatformのValidateは、AIモデルに対してバイアス、特異度、感度に関するレポートを提供しており、開発者はモデルが正確で偏りがないことを確認でき、臨床医は独立した第三者機関がモデルを評価したことを信頼できます。フィリップスのAI原則は、ウェルビーイング、監督、堅牢性、公平性、透明性に焦点を当て、AIの倫理的な利用を導きます。同様に、GoogleのAI原則は、同社の「技術を責任を持って開発し、追求しない特定の応用分野を定めるという約束」に基づいています。
これらの取り組みに加えて、私たちは業界全体の枠組みに向けて取り組んでいます。ヘルスケアと生物医学におけるAIの利用が増えていること、そしてリスクや潜在的な害に関する懸念を踏まえると、恩恵を最大化し害を抑えるためには、慎重なレビュー、適用、ベストプラクティスの継続的な発展が不可欠です。課題は複雑であり、中央機関、公的および民間の国、州、地方の組織、専門職団体、そして最終的にはAIモデルの基盤となるデータを提供し、その影響を受ける個人を含む、幅広い利害関係者に影響を及ぼします。
そのため、米国医学アカデミーのAI行動規範イニシアチブは、健康、ヘルスケア、生物医学におけるAIアルゴリズムとその適用が、すべての人々のより良い健康のために、正確、安全、信頼性が高く、公平かつ倫理的に機能することを確保する枠組みを提供することを目指しています。これは、人を中心に据えながら、AIの全面的な約束を責任を持って実現する枠組みを設計することに関するものです。
目標は次のとおりです。
(1) ヘルスケアおよび生物医学のための数多くのAI原則・枠組み・青写真を調和させる。ギャップを特定して埋め、「ガイドラインの相互運用性」を備えたベストプラクティスのAI行動規範を作成する。
(2) 調和されたAI行動規範の広範な採用と組み込みを進めるよう、この分野を連携させる。
(3) AIのライフサイクルの各段階における、各利害関係者の役割と責任を明確にする。
(4) ヘルスケアにおける責任あるAIを支えるために必要なアーキテクチャを記述する。
(5) 学習型医療システムに資するよう、ヘルスケアにおけるAIをどのように統治するかについての学習速度を高める方法を特定する。
これらの目標を達成し、リスクを抑えながらヘルスケアにおけるAIの恩恵を余すところなく実現するには、あらゆる段階で部門横断的な協力と連携の構築が必要です。なぜなら、これを正しく行うことは、私たち全員が業界全体で共有する責任だからです。
