第44回医療情報学連合大会（第25回日本医療情報学会学術大会）
2024年11月21日〜11月24日福岡国際会議場・福岡サンパレス
第44回医療情報学連合大会（第25回日本医療情報学会学術大会）
2024年11月21日〜11月24日福岡国際会議場・福岡サンパレス
[2-B-4]生成AI: 健康医療への実装とELSI
*今井 健1、山下 貴範2、栢 真由3、柴田 大作4、小寺 聡5、高江洲 勲6、宍戸 常寿7(1. 東京大学大学院 医学系研究科、2. 九州大学病院、3. 日本電気株式会社医療ソリューション統括部、4. 日本電気株式会社バイオメトリックス研究所、5. 東京大学医学部附属病院循環器内科、6. 三井物産セキュアディレクション株式会社、7. 東京大学大学院法学政治学研究科)
キーワード：
Generative AI、Large language model、Large multimodal model、ELSI
近年大きく発展を遂げた深層学習技術の中で、Decoder部分を擁し、いわゆる生成能力を有するAI機構は広く生成AIと呼ばれる。2017年Attention機構を導入したTransformerの出現を契機に、大規模言語モデル (Large Language Model: LLM)、またさらにテキストデータに留まらず、数値などの構造化データや画像・波形データなど多様な形式のデータを取り扱う大規模マルチモーダルモデル (Large Multi-modal Model: LMM)など大きく発展を遂げており、各種診断診療支援や、診療業務効率化、標準化医療情報の流通支援をはじめ医療における多様な利活用の期待が高まっている。世界的な開発競争が進む一方で、倫理的・法的・社会的課題ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）も開発者と利用者の双方にとって極めて重要であり、現状の正確な理解と多様なステークホルダーを交えた議論の醸成が急がれる局面となっている。
このような背景のもと、本セッションでは、まず、医療側の視点から開発が進められている国内生成AIの健康医療への実装の現状について1) SIP生成AIプロジェクトにおけるLLM開発と保健医療行政支援に向けた取り組み、2) 生成AIによる医療文書作成支援のベンダーによる取り組み、並びに病院内における実証、3) 循環器内科におけるマルチモーダルモデルの開発応用の取り組み について5名の演者から紹介頂く。次に、ELSIを語る上でも欠かせない技術的側面からの理解として、LLMの情報漏洩リスクと対応について解説頂く。最後にこれらを踏まえた上で、法的・倫理的側面、並びに社会ガバナンスの在り方の観点から医療における生成AIの取り扱いの現状と今後の方向性について提言を頂いた後、パネルディスカッション形式にて総合討論を行う。
このような背景のもと、本セッションでは、まず、医療側の視点から開発が進められている国内生成AIの健康医療への実装の現状について1) SIP生成AIプロジェクトにおけるLLM開発と保健医療行政支援に向けた取り組み、2) 生成AIによる医療文書作成支援のベンダーによる取り組み、並びに病院内における実証、3) 循環器内科におけるマルチモーダルモデルの開発応用の取り組み について5名の演者から紹介頂く。次に、ELSIを語る上でも欠かせない技術的側面からの理解として、LLMの情報漏洩リスクと対応について解説頂く。最後にこれらを踏まえた上で、法的・倫理的側面、並びに社会ガバナンスの在り方の観点から医療における生成AIの取り扱いの現状と今後の方向性について提言を頂いた後、パネルディスカッション形式にて総合討論を行う。