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2018 年度 実施状況報告書

ビッグデータに基づいた医用人工知能の実装に向けた多面的検討

研究課題

研究課題/領域番号 17KT0157
研究機関慶應義塾大学

研究代表者

藤田 卓仙  慶應義塾大学, イノベーション推進本部, 特任講師 (80627646)

研究分担者 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)
研究期間 (年度) 2017-07-18 – 2020-03-31
キーワード医用人工知能 / トラスト / 機械学習 / 医療機器
研究実績の概要

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においては、2018年に人工知能(AI)を用いた新たな医療機器の承認がすでになされている一方、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廃止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てきた。本年度は、引き続き、国内外の状況を調査するとともに、実装事例に関するヒアリングをし、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た。また、それらの内容に基づき、H30年度末から医師によるAIに対するトラストに関するアンケート調査を設計し、開始した。その結果をH31年度に取りまとめる予定である。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

H30年度中にアンケート調査の結果取りまとめを行う予定であったが、アンケート開始の遅れに伴い、回収も遅らせることとなった。

今後の研究の推進方策

アンケート結果の取りまとめを行うとともに、医用人工知能の社会実装に向けた政策提言を進める。

次年度使用額が生じた理由

アンケート調査の実施に関し、研究協力機関の協力により大幅な削減が可能となった。
そのため、H30年実施の調査を予備調査と位置づけ、より拡大した調査を次年度に実施することとした。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2018

すべて 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] 音声データを用いたうつ病重症度の深層学習解析2018

    • 著者名/発表者名
      四井 美月、Liang Kuo-ching、廣原 茉耶、北沢 桃子、吉村 道孝、江口 洋子、藤田 卓仙、岸本 泰士郎、榊原 康文
    • 学会等名
      第32回人工知能学会全国大会
  • [学会発表] Project for Objective Measures Utilizing Computational Psychiatry Technology (PROMPT): The Prospect of New Approaches in Psychiatry in Japan.2018

    • 著者名/発表者名
      Kishimoto T, Liang KC, Fujita T, Kitazawa M, Yoshimura M, Eguchi Y, Tazawa Y, Horigome T, Takamiya A, Mimura M
    • 学会等名
      WFSBP 2018 KOBE
    • 国際学会

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公開日: 2019-12-27  

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