林芳正総務相は15日、ハノイ市内の病院を訪れ、医療画像の診断支援AI（人工知能）の実証実験を視察しました。この取り組みは、日本企業とベトナム国有通信大手VNPTの傘下企業が共同で行っており、AI分野における日本とベトナムの技術協力を示しています。

ハノイ郵政病院では、東京・千代田のスタートアップエルピクセルが開発したAIが、胸部X線やCT、脳MRAの画像診断をサポートしています。AIは、医療画像を解析し、その結果を医師に通知することで、診断の効率を向上させています。この技術の有効性を検証するため、2月末までに実証実験を行い、その後、ベトナムでの導入に向けた協議を開始する予定です。

特に、ベトナムを含む東南アジア地域は、人口当たりの医師の数が日本の半分以下であり、医師不足が深刻な問題となっています。このため、医療格差を解消するためには、都市部の病院に患者が集中しないように、診察の効率化が必要です。このAI技術の導入によって、医療現場の業務が効率化され、患者の待ち時間が短縮されるなど、具体的なメリットが期待されます。

横浜市は、がん相談サービス「よこはまランタン」を12月17日から開始しました。このサービスは、在宅がん療養財団が開発したAI搭載の対話型がん相談サービスに、市独自の情報を加えたもので、自治体での運用は初めての試みです。医師や専門家が監修した情報をAIに学習させることで、信頼性の高い情報を提供します。

「よこはまランタン」はウェブでアクセスでき、無料で誰でも利用可能です。このサービスは、市のがん検診や、小児がん、乳がんの連携病院に関する情報、またウィッグ購入助成や職場相談窓口などのサポート制度も含まれています。利用者は、自分の状況に応じた医療情報や支援を手軽に探し出せるのが大きなメリットです。

実際の利用ケースとして、「中区在住の40歳で、乳がんステージIIと診断された。働きながらの治療を希望します」と相談すると、治療の流れや職場への伝え方、助成制度など、詳細なアドバイスが得られます。利用者からは「いつでも相談できる」との高い評価が寄せられています。

2023年度の市の調査によると、50歳以下のがん患者の約80%が情報源としてインターネットを挙げていますが、地域の相談窓口については多くが知らない状況です。そのため、「よこはまランタン」は新規患者に迅速で正確な情報を提供し、安心して療養できる環境を整えることを目指しています。市は今後、医療機関と連携し、このサービスの認知度を高めていく考えです。

インドの保健・家族福祉省は、AIを利用した診断ツールの導入に取り組んでおり、具体的な成果が見られています。全インド医科大学（AIIMS）デリー、PGIMERチャンディガール、AIIMSリシケシが、医療におけるAIソリューションの開発を推進する「人工知能の卓越センター（CoE）」として指定されています。この活動は、省内だけでなく、中央結核課や国立疾病管理センター、インド医学研究評議会など多くの機関との連携によって進められています。

具体的な応用例としては、遠隔医療プラットフォームeSanjeevaniへの臨床意思決定支援システムの統合、糖尿病網膜症のスクリーニングAI、および胸部X線画像の異常分類モデルの開発があります。特に、AIツール「Cough Against TB（CATB）」を用いた肺結核の地域スクリーニングは、従来の手法と比較して12～16％の追加症例検出効果を実証しています。これにより、早期発見と治療が可能となり、結核対策の効果が向上しています。

これらのAI技術の導入は、関連法規や倫理ガイドラインを遵守しつつ行われており、医療現場での効率性と効果を高めています。この取り組みは、インドにおける公衆衛生の向上に大きな貢献をしています。

ハーバード大学：AIが診断思考を可視化，医学教育での活用に期待（2025/11/18）

臨床医は日々症例を検討し、診断や治療方針を決定しています。従来のAI診断支援は「正しい診断」を示すことに重点を置いていましたが、思考過程の説明には十分な焦点が当てられていませんでした。このため、研修医や学生が専門医の診断過程を学ぶのが困難でした。こうした課題を解決するため、ハーバード大学の研究チームは、実際の症例に基づく詳細な診断推論を生成するAIシステム「Dr.CaBot」を開発しました。

Dr.CaBotは大規模言語モデルを基盤にし、過去の症例や医学文献を参照しながら検査所見や画像所見を分析します。このAIは、診断候補の選択理由や除外理由を明示し、生成された推論をスライドや文章レポートとして出力することができます。医師のレビューを通じて、学習者は臨床判断の背後にある論理を深く理解でき、専門医の思考プロセスを追体験しながら学べます。このように、研修医や学生は単に結論を学ぶのではなく、実際の臨床推論力を向上させることが可能です。

研究チームは、「今後、異なる専門領域におけるDr.CaBotの有用性を検証し、推論精度および再現性を評価していく」と述べています。AIを活用することにより、医学教育の質が向上することが期待されています。