2017 Fiscal Year Research-status Report
Research towards implementation of medical AI based on Big Data
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17KT0157
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| Research Institution | National Center for Global Health and Medicine |
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Principal Investigator |
藤田 卓仙 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 特任研究員 (80627646)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江間 有沙 東京大学, 政策ビジョン研究センター, 特任講師 (30633680)
岸本 泰士郎 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (60348745)
江口 洋子 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 研究員 (70649524)
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| Project Period (FY) |
2017-07-18 – 2020-03-31
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| Keywords | 医用人工知能 / プライバシー / ビッグデータ / トラスト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
医用人工知能に関するELSI（倫理的法的社会的課題）の課題は、1970年台の第2次AIブームにおいても現在と共通のものがいくつか存在していた。
たとえば、医療情報におけるプライバシーの保護に関する課題への指摘はすでに見られていたが、当然、現在のインターネットやビッグデータを前提とする議論より限定的な内容にとどまっている。一方で、人工知能の判断を信用したことに由来する不利益への医師の責任等、現在の自動運転等とも共通の議論もなされている。
医用人工知能のトラスト（信頼）に関連する課題もいくつか指摘がなされており、スタンフォード大学が開発したエキスパートシステムであるMycinが実用に至らなかった理由として、責任の点の他、精度も含めた専門家からの信頼の問題が大きかった。一方で、自動診断心電図の機構を利用したAEDのように、「医用人工知能」が実装しているものも存在している。そうしたものの実装に際しては専門家による信頼、患者からの信頼、導入に伴うリスク・ベネフィット等の観点が重要であると思われる。
医用人工知能の社会実装に向けて、我が国においてはPMDAを中心に医療機器として承認するための基準の検討を進めている。米国FDAにおいてはすでに、2018年に人工知能を用いた新たな医療機器の承認がなされている。
本研究では、H29年度にはこうした過去・現在、国内外の状況に関する整理を行い、共同研究者とともに、H30年度に行う医用人工知能の社会実装に向けたトラストのあり方に関する調査内容・対象等に関する検討を開始した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画通り、共同研究者との研究打ち合わせを行い、過去の関連研究状況の整理等を実施し、H30年度の調査に向けた仮説構築等の準備を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
H29年度の研究結果に基づき、H30年度以降の調査を深める。
調査の効率的推進のため、研究協力者を更に得ることとする。
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| Causes of Carryover |
文献調査に関しては大学の図書等による最小限度の購入とし、会議に関しても大学の設備を使う等により節約を行った。
その分を次年度におけるアンケート調査に当てる計画である。
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