2020 Fiscal Year Annual Research Report
Research towards implementation of medical AI based on Big Data
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17KT0157
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
藤田 卓仙 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任講師 (80627646)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江間 有沙 東京大学, 未来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), 特任助教 (70649524)
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| Project Period (FY) |
2017-07-18 – 2021-03-31
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| Keywords | 医用人工知能 / トラスト / 信頼 / ELSI / AI / 診断補助 / 医療機器 / プライバシー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、医用人工知能に関するELSI（倫理的法的社会的課題）の課題の検討を行うものである。特に1970年代の第二次人工知能ブーム以来の共通の議論として、医用人工知能のトラスト（信頼）に関連する課題がある。AEDも定義によれば医用人工知能と言えるが、結局の所、普及に向けては、医師の責任と人工知能の責任の分界、精度も含めた専門家からの信頼の他、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、米国FDAにおいて認可が進むのを追う形で、我が国のPMDAにおいても承認される医療機器が出てきたもののまだ数は少ない。
また、厚生労働省通知によれば、現状における医用人工知能を用いた医療機器は、あくまで診療補助を行う機器であり、医行為に対する責任は医師にあるものとの整理がなされている。
本研究では、これまで、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、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進め、医師によるAIに対するトラストに関するアンケート調査や、医師患者関係における信頼関係への人工知能の影響に関する検討を行い、医療AIに関するタイプ分類を作成するとともに、医師向けの医用人工知能に関するセミナーシリーズを開催し、政策提言の取りまとめを行った。
本年度は、新型コロナウイルス感染症の影響で、取りまとめや成果報告、社会との対話に関して遅れた部分に関して実施した。
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