（９）各柱にまたがる「横断的事項」について

⑤ AI等新たな科学技術

構成員・参考人からの事前提出意見一覧①

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５

現状と課題

今後の研究の方向性

日本医師会は前期（2020~2021年度）の生命倫理懇談会におい
て、医療AIの発展に伴う諸問題を具体的に挙げて問題提起してい
ます。中でも個々のAI医療機器における診断の感度や特異性を明
示した上で、臨床研究でその妥当性を検証すること、AI医療機器
を使用しなかった場合や、AIの示唆に従わなかった場合の責任に
ついても議論を行った上で指針策定などが必要であることが特に
重要であると考えています。さらに、医療AIに係る人材育成など
もまた喫緊の課題と受け止めています。
多階層かつ時系列的なデータを収集して行くことの重要性は高
まっており、それらのデータ統合に向けて計算技術の重要性はか
つてなく高まってきている。

今後10年という長いスパンを考えたときに、ますますAI
技術の進歩と医療分野における応用、特にAI診断などが
医療現場に実装されていくことが予想される。

従来の医療統計を大きく拡充して行く必要がある。その
ためには、データを集め蓄積していく必要があるほか、
データを集めるための規律などを調整して行く必要があ
る。また、計算科学と医学の両方を知る人材の育成が重
要となる
がん患者のニーズが多様化する中、情報提供や相談支援にかかる 情報提供に供するがん情報データベースの構築や拠点病
拠点病院等の負担が増大している。ChatGPT等のAIが登場したが、 院等での相談支援等、情報提供・相談支援に資する患者
医療情報の提供や相談支援に資する技術かどうかは明らかではな 支援AIの開発、AIの適切な使用に関する指針作成が必要
い。
ではないか。
もはや、AIなどの技術開発競争は厳しいので、開発された様々な
AI技術をどのように臨床に取り入れるのかを考えた方がいいレベ
ルです。
画像や臨床情報の解析に生成系AIが用いられるなど、一段のAI活 生成系AIの活用はこれまでの創薬を一段と加速させるも
用の加速化が予想される。
のであり、生成系AI等を用いた新しい治療アプローチを
見出す研究を進めるとともに、データの安全性を担保す
るための倫理的な研究が必要である。

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