| 研究課題/領域番号 |
17KT0157
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
情報社会におけるトラスト
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 (2018-2020)
国立研究開発法人国立国際医療研究センター (2017) |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2017-07-18 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 医用人工知能 / トラスト / ELSI / プライバシー / AI / 診断補助 / 医療機器 / 信頼 / 機械学習 / ビッグデータ / 人工知能 / 医学 / 医療 |
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| 研究成果の概要 |
第二次人工知能ブーム以来の議論として、医用人工知能のトラストに関連する課題がある。米国の後追いをする形で日本においても医用人工知能の社会実装が進みつつある。厚生労働省通知によれば、現時点での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、こうした過去・現在、国内外の状況に関する整理を行い、AIに対するトラストに関する医師に対してのアンケート調査等を行い、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。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、医用人工知能（医療AI）のシステムのタイプ分類を作成し、具体的なシナリオを用いて医療従事者に質問紙調査を行った。医師の医療AIに対する期待は高いものの、具体的にどのような利用法が求められているのかに関しては、あくまで医師の判断の見落とし防止などとなるタイプBの需要が高いことが結果から示唆された。
今後医療AIの性能や位置づけが変化するにしたがって、この考え方も変化することが想定される。また、医療AIシステムが提示する説明に医師が納得できるかという「納得」よりも、従来の医療機器と同様に、有用性や安全性が重要であることが示唆された。
これらをふまえ、社会実装に向けた政策提言も作成した。
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