医療データをAI開発に使うとはどういうことか——仮名加工情報が鍵になる

医療AIの開発で最も難しいものの一つは、モデルそのものではなくデータだ。診療情報、検査結果、画像、問診、処方などは、AI開発にとって価値が高い一方で、個人の健康状態に関わる非常にセンシティブな情報でもある。

内閣府のAI指針ページには、厚生労働省の「医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン」が掲載されている。概要では、医療機関等が保有する医療情報を利活用した製品開発を行う場合を想定し、医療情報の特性を踏まえた仮名加工情報の作成手順や運用を取りまとめたものと説明されている。

医療AIはデータの扱いから始まる

医療AIでは、データ量だけでなくデータの質と管理が重要になる。偏った医療機関のデータだけで作ったモデルは、別の地域や患者層で性能が落ちる可能性がある。データが多ければよい、という話ではない。

患者の信頼がなければAI開発は続かない

医療データは、本人が不利益を恐れて隠したくなる情報を含む。AI開発のために使うなら、個人の権利、説明、管理、再識別リスクへの対策を避けて通れない。

医療AIの社会実装は、精度だけでは決まらない。データの扱いが信頼されることが、開発の前提になる。

この記事の限界

• この記事は内閣府一覧に掲載された概要をもとに、医療AIのデータ論点を整理したもの。ガイドライン本文の詳細解説ではない
• 医療AIの承認、診療報酬、医療機器該当性、臨床評価は別論点として確認が必要