世界保健機関（ WHO ）は、世界中の医療提供者は、特に低所得国および中所得国において、人工知能（ AI ）技術の導入について慎重になる必要があると警告している。
生成 AI のサブセットである大規模マルチモーダル モデル (LMM) は医療に革命を起こす可能性を秘めていますが、WHO は認識と責任ある実装の必要性を強調しています。.
ヘルスケアにおけるAI：ゲームチェンジャー
WHOは、医療分野における大規模マルチモーダルモデル（LMM）の大きな可能性を認識しています。ChatGPT、Bard、BertプラットフォームなどのこれらのAIシステムは急速に注目を集めています。LMMは、テキスト、動画、画像など、様々なデータ入力を処理し、多様な出力を生成することができます。.
医療分野におけるLMMの応用範囲は、診断、科学研究、医薬品開発、医療研修、管理、さらには患者による症状の自己評価にまで及びます。画像、スキャン、電子tronといった膨大な医療データを分析することで、LMMは診断の精度向上、治療の改善、患者の転帰予測、そして効率性の向上を実現します。.
医療におけるAIの最も大きな利点の一つは、正確な診断と個別化された治療計画を提供することで、命を救う可能性を秘めていることです。さらに、AIは医療従事者の負担を軽減し、日常的な事務作業よりも重要な業務に集中できるようにします。医師不足の地域では、LMMは医療へのアクセス性を向上させ、より広範かつ公平な医療の提供を確保する上で極めて重要な役割を果たすことができます。.
リスクと課題
有望な見通しにもかかわらず、WHOは関連するリスクを軽視しないよう警告しています。LMMの能力を過大評価すると、特にその限界が適切に認識されていない場合、誤診や不適切な治療決定につながる可能性があります。.
さらに、医療システムは、特にメンテナンスや更新が不十分な低・中所得国において、LMMに過度にdent する可能性が高い。こうした依存は、雇用喪失につながり、医療従事者の大幅な再訓練が必要となる可能性もある。.
さらに、これらのAIモデルの学習と活用にかかる環境コストも懸念事項です。AIモデルは二酸化炭素排出量と水消費量の増加に寄与することが知られています。さらに、LMMの開発と導入は、高額な費用がかかることから、主に大手テクノロジー企業に集中しており、この分野における彼らの力と優位性を強化する可能性があります。.
アクセスの不平等
WHOは、医療におけるAIへのアクセスの平等性に関する問題を提起しています。デジタルデバイドと高額な利用料は、これらのモデルへのアクセスを制限し、先進国と発展途上国間の健康格差を悪化させる可能性があります。さらに、LMMが偏ったデータで学習された場合、医療システム内にこうしたバイアスが永続化する可能性があります。.
これらの課題に対処するには、官民両セクターにおけるAI活用に必要なインフラの構築と規制の導入が不可欠です。透明性、堅牢なデータガバナンス、そして倫理的な配慮が何よりも重要です。.
助成金の提供、共有クラウド コンピューティング リソースへのアクセス、オープン データセットなどの取り組みは、低所得国および中所得国に大きな利益をもたらし、競争条件を平等にすることができます。.
国際機関は知識移転を促進し、各国が地域データの入手を支援できるため、これらのAIモデルが地域のニーズを正確に反映していることが保証されます。資源の少ない国のステークホルダーが、新たなLMM技術の開発とガバナンスに関与することは、包摂的な開発を推進する上で不可欠です。.
WHOは最終的に、医療におけるAIによる何らかの損害は避けられないことを認識しています。そのため、WHOが提供するガイダンスには、AIによって患者が被害を受けた場合の賠償責任制度に関する勧告が含まれており、補償メカニズムの構築を求めています。明確な賠償責任基準と強固な規制監督を確立することは、LMMによって不利益な影響を受けた個人が適切な補償と法的救済を受けられるようにするために不可欠です。.
