医療におけるAI：臨床応用への道のり

2026年の医療AIは、画像セグメンテーションや診断抽出といった単純なデモを超えています。実際の臨床展開には、表形式データ、電子健康記録、医用画像、逐次的意思決定など、多様なデータタイプの処理が必要であり、それぞれに固有の課題があります。データクリーニングは重要であり、欠損値、不整合なエンコーディング、アーティファクトは、自動統計ではなく臨床的洞察に基づいて処理する必要があります。大規模言語モデル（LLM）は、ドラフトの生成やテキスト構造化を行うデジタルアシスタントとして最適ですが、幻覚や事実の捏造が生じる可能性があります。検索拡張生成（RAG）は、LLMをローカル知識ベースに基づかせることで、エラーを低減しますが、完全には排除しません。FDAやWHOなどの規制機関はAI対応医療機器を監督しており、EU AI法は多くの医療AIシステムを高リスクに分類しています。最終的な決定は常に臨床チームに委ねられており、'医師が関与'ではなく'臨床チームが関与'という形になっています。