医薬基盤・健康・栄養研究所が対話型疾患説明生成AIを導入、乳がん患者向けに実運用開始

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

医薬基盤・健康・栄養研究所が対話型疾患説明生成AIを運用開始
乳がん患者向けにAIアバターと生成AIチャットボットを導入
医療データのリアルタイム収集と解析を目指す取り組み

医薬基盤・健康・栄養研究所が対話型疾患説明生成AIを導入

医薬基盤・健康・栄養研究所、大阪国際がんセンター、日本IBMは、2024年8月から乳がん患者向けの「対話型疾患説明生成AI」の実運用を開始した。このAIシステムは、AIアバターと生成AIチャットボットを組み合わせた双方向型の会話システムとなっている。患者は診療前に疾患の説明動画を視聴し、疑問点をチャットボットに質問することで理解を深めることができる。^[1]

本システムはIBM watsonxのAI基盤を使用し、最新の大規模言語モデル（LLM）を活用している。導入の目的は、乳がん診療における説明と同意取得に要する時間を30％軽減することだ。また、乳腺専門医が減少傾向にある中、オンラインでのAI活用により医療の地域格差是正も期待されている。

患者からは「確かな情報が得られる」「AIの回答に信頼感がある」といった肯定的な感想が寄せられている。医療従事者側からも、患者の質問内容を事前に把握できる点が評価されている。今後は他のがん種への展開や、問診生成AI、看護音声入力生成AIなど、さらなるAIシステムの導入が予定されている。

対話型疾患説明生成AIの特徴まとめ

	AIアバター	生成AIチャットボット	IBM watsonx
主な機能	疾患説明動画の提供	患者からの質問応答	AI基盤の提供
利用タイミング	診療前	診療前	システム全体
期待される効果	患者の理解促進	疑問解消と不安軽減	高度なAI処理の実現

大規模言語モデル（LLM）について

大規模言語モデル（LLM）とは、膨大な量のテキストデータを学習し、人間のような自然言語処理能力を持つAIモデルのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

大量のテキストデータから言語パターンを学習
自然な文章生成や高度な質問応答が可能
多様なタスクに適用可能な汎用性の高さ

医療分野におけるLLMの活用は、患者への情報提供や医療従事者の業務効率化など、様々な可能性を秘めている。対話型疾患説明生成AIでは、LLMを用いることで患者の個別の質問に対して適切な回答を生成し、疾患理解の促進や不安の軽減に貢献している。今後、医療現場でのLLM活用がさらに進むことで、医療の質の向上や患者満足度の改善が期待される。

対話型疾患説明生成AIに関する考察

対話型疾患説明生成AIの導入は、患者の理解促進と医療従事者の負担軽減という点で非常に有意義だ。特に乳がん患者に対する説明時間の短縮は、診療効率の向上につながる可能性が高い。一方で、AIによる説明が人間の医師による説明を完全に代替できるわけではなく、患者の個別性や感情面への配慮が課題となる可能性がある。

今後起こりうる問題として、AIの回答精度や患者のプライバシー保護に関する懸念が挙げられる。これらの課題に対しては、定期的なAIモデルの更新や厳格なデータ管理体制の構築が解決策となるだろう。また、AIと人間の医療従事者のバランスを適切に保つことも重要だ。将来的には、患者の表情や声色を分析する機能や、多言語対応などの新機能の追加が期待される。

対話型疾患説明生成AIの発展は、医療の地域格差是正や医療リソースの最適化にも貢献する可能性がある。今後は、他のがん種や疾患への展開、さらには予防医療や健康管理への応用など、AIの医療分野での活用範囲がさらに広がることが期待される。医療のデジタル化が進む中、患者中心の医療を実現するためのツールとしてのAIの役割はますます重要になっていくだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「「AI創薬プラットフォーム事業」の共同研究において、患者への対話型疾患説明生成AIの運用を開始 | 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000048.000118477.html, (参照 24-08-28).
IBM. https://www.ibm.com/jp-ja

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