ヘルスケアAI

主要ニュース

1. 1

   AIは放射線科医を置き換えないが、仕事は変える

   2016年、AIの先駆者ジェフリー・ヒントンは、5年以内にコンピューターが放射線科医を置き換えると予測した。この予測は現実にならず、むしろこの分野は拡大しており、今後30年で従事者は26%以上増える見込みだ。 2026年初頭の時点で、FDAが承認した1,400件のAI対応医療機器のうち、約4分の3が放射線科向けだ。AIは一部のタスクで人間の能力に並ぶか、それを上回ることもあるが、大きな問いは、技術的な正確さと人間の経験をどう組み合わせて患者への診断精度を高めるかだ。

   放射線科医はAIとの協働を学びつつあり、自動化バイアスや慢心とのバランスが課題となっている。ある研究では、熟練の放射線科医でも、AIの誤った予測に影響されるとマンモグラフィーの精度が低下することが示された。また2026年のAMA調査では、医師の4分の1以上がAIトレーニングを受けていないと回答している。

2. 2

   BMS、抗体設計にAI活用へ

   ブリストル・マイヤーズ スクイブ（BMS）は、Chai Discoveryと提携し、同社の生成AIをBMSのポートフォリオ全体での抗体設計に活用する。この提携は発表されたが、具体的な金銭的条件は非開示。 創薬における生成AIの導入が大きく進むことを示すもので、多くの現代医療に不可欠な抗体設計の迅速化につながる可能性がある。製薬研究開発におけるAIの役割がますます重要になっていることを裏付ける。国内の製薬企業も抗体設計に生成AIを活用する流れが強まる可能性がある。

   この提携がBMSのパイプラインにどう影響するか、また業界全体でのAI駆動の医薬品設計の採用が広がるかどうか。対象となる特定の抗体や治療領域はまだ明らかにされていない。

3. 3

   ノーコードAIが骨折検出に有望

   研究者らがGoogle Cloud Vertex AIを使い、骨折または非骨折を分類するノーコードAutoMLモデルを構築。混合された公開データセットで初期結果を得た。 専門家でなくてもAI診断ツールを作れる可能性を示す実証実験だ。医療画像解析の普及に役立つかもしれない。ただし、臨床で使える段階ではなく、あくまで初期段階の一歩だ。

   実際の臨床応用を考えるには、より大規模で多様なデータセットでのさらなる検証が必要だ。

4. 4

   ギリアド、Nucleai提携でがん領域に賭け

   ギリアド・サイエンシズ（GILD）がNucleaiとがん領域のAI契約を発表。抗がん剤パイプライン強化が狙い。 同社はAI活用でがんポートフォリオを強化し競争力を高めようとしているが、今回の契約は現在のギリアドの評価が妥当かという疑問を浮上させる。日本の製薬業界は、同様のAI提携による抗がん剤開発競争の激化に見舞われる可能性がある。

   投資家は、Nucleaiとの提携が創薬で具体的な成果を生むかどうか、そしてギリアドの業績と株価評価にどう影響するかを見守るだろう。

5. 5

   専門家、AIは拒否せず審査を変更と指摘

   ユナイテッドヘルスグループのCFOウェイン・デベイト氏は7月のQ2決算会見で、AIが治療の承認・拒否を決定することはないと述べた。シグナやアエトナもAIが請求を拒否するために使われることはないと強調するが、保険各社は事前認証や請求処理などの管理業務に数十億ドルを投資し続けている。 アンサンブル・ヘルス・パートナーズのステイシー・サター氏は、支払い者の主張は技術的に正しい——AIが拒否ボタンを押すわけではない——が、どのケースを臨床医に送るか、どのような状態で送るかを振り分けていると指摘する。これにより情報の非対称性が生じる。医療提供者はAIが何を基準にチェックしているのか分からず、支払い側はそれを企業秘密として扱うことが多いため、拒否や遅延を避けるために事前により多くの時間とリソースを投資せざるを得ない。

   サター氏は透明性を求め、支払い側に対し、AI経由と非経由のリクエストごとの承認率、拒否率、結果をサービス種別・専門分野別に開示するよう促している。アンサンブルは全国規模の支払い者と放射線ケースでタッチレス事前認証を実現し92%の成功率を達成したが、それを超えて拡大するには支払い側の関与と堅牢なシステムが必要になる可能性がある。

6. 6

   MRリーダー、AI時代に進化を提言

   8月21日のMRフォーラム2026で、MR認定センターの委員長・森岡慎一氏が「AI時代におけるMRの進化」と題した講演を行った。同氏は悲観論と楽観論（現状維持）を「停滞する視点」とし、「進化する視点」を呼びかけた。 森岡氏は、MRの従来の強みである「情報の非対称性」が崩れつつあると警告し、米国の医師の63%が臨床で生成AIを利用していると指摘。AIが代替する3つの領域として、訪問記録の自動化（40〜60%の効率化を見込む）、訪問時期と内容の最適化、単純な情報提供を挙げた。国内のMRは、AIによる業務代替が進む中で、個人主導の学び直しへの転換が生存を左右する可能性がある。

   同氏はMRが「インサイトクリエイター」「信頼されるパートナー」「エコシステムオーケストレーター」へ進化することを提案。また、2026年4月施行のMR認定制度改正では、企業主導の教育から個人主導の生涯学習への転換が必要だと強調し、全MRに進化か衰退かの選択を迫った。