AIには世界の健康アウトカムを改善する大きな可能性がありますが、その可能性を実現するには長期的な視点が必要です。
つまり、AIを医療システムに統合する際には、エビデンス、インフラ、公平性を中心に据える必要があります。
グローバルAIサミットは、アフリカの起業家を、医療におけるAIの未来の受け身の受益者ではなく、世界への貢献者として位置づけ直し、その認識を転換する機会です。
世界のAIリーダーたちがグローバルAIサミット・オン・アフリカのためにキガリに集まる中、議論は当然ながら構想から行動へと移りつつあります。同時に、物語の転換も力強く形を取り始めています。長年の原則である「アフリカ人による、アフリカのための」は、さらに野心的な「アフリカ人による、世界のための」へと進化しつつあります。
AIの影響力の可能性は、医療分野ほど緊急に求められ、また、その成果において大きいところはありません。しかし、その可能性を実現するには長期的な視点が必要です。私たちはツールだけでなく、それらが現実的かつ公平な影響をもたらすことを可能にする基盤にも投資しなければなりません。つまり、AIを医療システムに統合する際には、エビデンス、インフラ、公平性を中心に据える必要があります。
世界の医療財源は重要な岐路に立っています。かつて大規模な医療成果の実現で中心的な役割を果たしてきた機関は、現在、限られた資源と増大する需要の中で対応を迫られています。この新たな現実において、問われるのはもはや何が可能な革新かだけではなく、何を優先すべきかです。投資は、特に医療システムが既に膨大な構造的負荷にさらされている分野において、測定可能な価値をもたらさなければなりません。
医療におけるAIには現実的な可能性があります。その一方の端には、創薬を支援するAIがあり、これは当然ながら2024年のノーベル賞を受賞しました。受賞者の一人は既に、この分野の進展を加速させるために6億ドルを調達しています。もう一方の端には、臨床的意思決定とサービス提供へのAIの応用があります。この分野は、おそらくより複雑で、文脈への依存度が高く、医療システムの日常的な機能にとって不可欠です。
これは未踏の領域ではありません。医療システムはこれまでにも新しい技術に取り組んできましたが、その結果はしばしば賛否両論であり、それらの経験は貴重な教訓を与えてくれます。AIの成功は、その能力だけでなく、どこで、どのように、どのような意図をもって導入されるかにも左右されます。意図的な投資と強固な基盤がなければ、AIは有意義な解決策ではなく、高価な気晴らしになるおそれがあります。
世界経済フォーラムは医療システムの改善に向けて何に取り組んでいますか？
保健・医療センターは、アクセス、公平性、レジリエンス、備えなど、世界中の医療システムが直面する課題を理解するために、リーダーたちをつないでいます。
信頼に基づく対話と官民協力を通じて、同センターはパートナーが共通の優先課題の下で足並みをそろえ、医療アウトカムの改善に向けた共同行動を推進できるよう支援しています。
より賢明な医療投資を導くために、エビデンスのギャップを埋める
何が、誰にとって、どのような環境で効果があるのかについて、質の高いエビデンスを生み出すという明確な取り組みがなければ、命を救う最大の可能性を持つものを含め、最も価値のあるユースケースを見落とすおそれがあります。
厳密で科学に基づく評価が実際にどのようなものかを示す一例として、ケニアで進行中の協力事業があります。そこでは、PATHとパートナーが、アフリカにおけるプライマリケアでのAIとして最大規模の実世界ランダム化比較試験の一つを開始しました。診察中に臨床医を支援するため、大規模言語モデルが電子健康記録に組み込まれています。この研究では、生成AIを基盤とするアシスタントが実際の環境で医療の質と臨床アウトカムを改善するかどうかを評価しています。これはシミュレーションでも試作品でもありません。大きなエビデンスのギャップを埋めることを目的とした、堅牢な試験です。
この取り組みが重要なのは、AIへの関心が高まっているにもかかわらず、実践的で実世界のデータが依然として不足しているからです。日常の臨床現場でAIがどのように機能するかを示すデータが不足しています。そのようなエビデンスがなければ、医療システムは誤った投資判断を下すおそれがあります。こうした研究をさらに増やし、データが示す内容に合わせて政策と資金配分の判断を整合させようとする機関をさらに増やす必要があります。
拡張可能で包摂的なAI導入を可能にするインフラを構築する
インフラも同様に不可欠です。AIは安定した電力、信頼できるインターネット、安全なデジタルシステムに依存するだけでなく、高性能コンピューティングへのアクセスにも依存しています。しかし、サハラ以南のアフリカでは、医療施設の半数未満しか安定した電力を確保できていません。大陸のAI人材の5%のみが、複雑な作業に必要な計算能力にアクセスできています。
これらのギャップは抽象的なものではありません。それらは、AIツールがそもそも利用可能かどうかを左右し、ましてや意図した効果を実現できるかどうかを決定します。強固で基盤となるインフラがなければ、最も先進的なAIでさえ大多数の人々には手の届かないものにとどまります。最近、Cassava TechnologiesとNvidiaがアフリカ初のAIファクトリーを構築すると発表したことは、進展が可能であることを示しています。これは力強いスタートですが、医療分野のAIが真に必要とする、協調的かつシステム全体にわたる投資を推進するには、同様の取り組みがさらに多く必要です。
AIの設計と導入の中核に公平性を組み込む
公平性もまた中心的な関心事でなければなりません。今日のAIツールは、圧倒的に高所得の英語圏諸国のデータで学習されています。低資源環境で働く医療従事者の現実が、設計段階で考慮されることはほとんどありません。調査によると、インターネットに自由にアクセスできる場合、これらのツールは既定で米国の医療情報源を一貫して引用します。つまり、導入される環境の臨床的、言語的、制度的な現実を反映できないことが多いのです。世界人口の大多数のために作られていないツールで、医療格差を解消することは期待できません。
だからこそ、公平性は後付けの配慮であってはなりません。公平性は当初から組み込まれる必要があり、それはAIの恩恵を誰が受けるかという点だけでなく、その開発、導入、ガバナンスを誰が形作るかという点にも及びます。これは、アフリカにおいて特に重要です。アフリカにとっての機会は、単に革新を採用することではなく、それを主導することにあるからです。グローバルAIサミットは、アフリカの起業家を、AIの未来における受け身の受益者ではなく、世界への貢献者として位置づけ直し、認識を転換する機会です。
アフリカに関するグローバルAIサミットは、アフリカの物語を書き換える戦略を共に描く好機です。キガリから、明確なメッセージを発信できます。アフリカの医療システムは、追いつくのを待っているわけではありません。効果的で、公平かつ地域に根ざした革新とはどのようなものかを定義する役割を担っています。AIが誰にでも役立つべきであるなら、最も重要なことから始めなければなりません。つまり、人々、システム、そしてその両者をつなぐエビデンスです。
