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AI技術の up to date

近年、大規模言語モデル（LLM）や生成AI、コーディングツールの発展により、産業保健の実務導入が現実味を帯びてきました。LLMによる健康記録の要約や従業員相談の一次対応、画像・音声データを用いた作業動作解析が可能になり、エッジAIの普及によりセンシティブな健康情報を端末処理でプライバシー保護と低遅延も可能となっています。一方で生成物の信頼性評価や、運用に伴うガバナンス構築は避けられません。生体データを用いるストレス推定など高リスク領域は慎重な運用が続いています。学術的エビデンスは蓄積されつつあるも、長期的アウトカムや外部妥当性の検証は不充分ですので多職種で適合化が欠かせません。また、普及の阻害要因としては、健康関連データの欠損値やフォーマット不統一などのデータ品質の問題、主観性や文化差によるバイアス、ラベリングのばらつき、複数データソース統合の困難さなどが挙げられます。研究成果の社会実装における外部妥当性や運用コストも無視できません。倫理・制度面では、国内外で生成AIガイドラインやAI基本計画が整備されつつあり、個人情報管理の厳格化、判断プロセスの透明化、Human in the Loopの実装が求められています。過度な監視を避けつつ労働者の権利保護と受容性を確保するガバナンス整備が求められています。<br>本シンポジウムでは、研究と実務の接点から現状と課題を整理し、実装に向けた示唆を共有します。演者4名の先生から以下の観点でのご報告いただきます。各報告においては昨今の技術的背景と産業保健への提言・意義を解説していただきます。<br>まず、筒井保博先生からは「AI技術のUp to Date」では最新技術動向の報告として、大規模言語モデル、生成AI、ノーコード／ハイブリッド開発の進展と、診断支援や文書自動化等の応用可能性を解説いただきます。次に「近年のAI活用の状況」として渡辺和広先生からは学術的エビデンスと導入事例を比較した効果検証の現状と実務での適用上の工夫を示した研究と実務の現状についてご報告していただきます。山内武紀先生からは、「産業保健におけるAI活用の難しさ」と題して、データ品質、収集・統合の課題、バイアスやラベリングの問題点、研究成果の現場移転の限界について具体例を交えてご報告いただきます。最後に、内田満夫先生からは「AIの利用を取り巻く倫理面の整備状況」と題して生成AIガイドラインやAI基本計画などの政策枠組みを紹介し、職場におけるプライバシー保護、説明可能性、責任所在の整理の重要性についてご提示いただきます。<br>本シンポジウムにおいて、実務導入に向けた課題整理と今後の協働の方向性について積極的な議論ができるよう、研究者・産業医・保健師・衛生管理者・データサイエンティスト等、幅広い職種の会員の皆様にご参加いただけることをお待ち申し上げます。

シンポジウム5　産業保健におけるAI活用の推進　～研究と実務と～

第99回日本産業衛生学会

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