近年、少子高齢化が加速する日本において、医療体制の強化は喫緊の課題です。特に高齢者医療の現場では、医師の負担軽減や誤診防止が大きなテーマとなっています。こうした背景のもと、政府が大規模な国産生成AI（人工知能）プロジェクトに着手し、病名候補の提示や診療支援を行うシステムの開発を進めていることが明らかになりました。本記事では、「高齢者医療とAI診断支援」に焦点を当て、国産生成AIがもたらすメリットや今後の展望を詳しく解説します。本記事は、読売新聞（2025年1月11日）の記事をもとに作成しています。
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国産生成AIプロジェクトの概要
政府は2023年度の補正予算を活用し、総額約220億円を投じて医療用国産生成AIを開発するプロジェクトを始動しました。中心メンバーには、自治医科大や国立情報学研究所、東京大学、神戸大学、九州大学など約40の研究機関・企業が参加しています。
大規模言語モデル（LLM）の活用
国内の学術論文や日本語テキスト数百億文字をAIに学習させ、さらにCT画像など約5億2,000万枚の医療画像を匿名化した形で読み込ませる予定です。2023年9月から取り組みが始まり、今年春にはシステムが完成すると言われています。
パラメーター規模
学習規模を示す「パラメーター」は約1,720億に達する見込みで、医療用AIとしては世界最大級のサイズが期待されています。これにより、高精度な診断支援や豊富なデータ分析が可能になると考えられます。
高齢者医療におけるAI診断支援の期待
医療の現場では、特に高齢者に対する診療の時間的・人的コストが大きい傾向があります。高齢者ほど複数の疾患を併発しているケースが多く、認知症などの合併症によって症状把握が難しくなることも珍しくありません。そこで期待されるのが、高度な自然言語処理と画像認識を併せ持つ国産生成AIの診療支援システムです。
病名候補の提示で誤診を防ぐ
国産生成AIは、問診結果や血液検査データ、画像診断を総合的に解析し、可能性のある病名や治療方針を医師に提示します。特に高齢者は非典型的な症状を示すことがあり、複数の病気が重なり合っていると診断が難しくなる場合も多いものです。AIが複数の候補を示すことで、医師の思考の幅が広がり、誤診を防ぐ一助となるでしょう。
画像診断の見落とし防止
レントゲンやCT、MRI画像などの読影は、医師の集中力と経験が大きく影響します。一方で、ヒューマンエラーによる見落としもゼロにはできません。今回のシステムでは、重大な所見（がん疑いなど）に対してAIがアラートを出す機能を備え、重要な病変の見落としを最小限に抑えることが期待されています。
政府主導のメリット：国内データ活用とセキュリティ確保
海外の大手IT企業も医療AI開発を進めていますが、日本国内向けの診療支援においては、次のような課題がありました。
日本語データの不足・偏り
英語圏のデータが多い海外製AIでは、日本語の専門用語や日本人の体質データが十分に反映されない可能性があります。国産プロジェクトであれば、日本の医学論文や臨床データを大規模に活用できるため、高齢者医療の実態に寄り添った診療支援が可能です。
個人情報の国外流出リスク
海外のデータセンターを使う場合、日本国内の患者情報が流出するリスクが懸念されます。今回のプロジェクトでは国内のデータセンターを使用することで、セキュリティと情報保護がより徹底される点が大きなメリットです。
ハルシネーション対策とリスク管理
生成AIには、事実に基づかない情報（ハルシネーション）を回答してしまう危険性が指摘されています。医療の現場で誤った情報が提示されると、患者の生命にかかわる重大な影響を及ぼす可能性があります。そのため、開発チームはハルシネーションの仕組みを解明し、誤回答を防ぐフィルタリングや監視体制を整備する予定です。
知識グラフとの連携
AIが提示する情報の正確性を高めるために、信頼性の高い医療データベースや知識グラフと連携することで、情報の裏付けを迅速に確認できる仕組みを構築することが計画されています。
医師による最終チェック
AIの提案はあくまでも「補助」にとどめ、医師が最終的な判断を下す体制を維持することが重要とされています。この点は医療訴訟などの法的リスクを回避する面でも大きな意味を持ちます。
実用化に向けたロードマップ
システムは今年春にも完成を予定しており、実際の医療機関でのテスト運用を経て、数年以内の実用化を目指しています。電子カルテの大手メーカーがシステムを取り入れるケースや、各医療機関が個別に導入を決定するケースなど、さまざまな形での普及が想定されています。
- 電子カルテの自動入力補助
診察後のカルテ入力は医師の大きな負担となっています。生成AIを活用することで、症状や診断情報を自動的に入力・サマリ化し、医師は内容を確認・訂正するだけで済むようになります。 - 紹介状や報告書の下書き作成
病院間の連携に欠かせない紹介状や報告書作成にもAIが応用され、事務作業が格段に効率化される見通しです。医師や看護師の負担を軽減し、その分患者対応に時間を充てられるようになります。 - 感染症の発生届など文書作成
新型コロナウイルスやインフルエンザなど、感染症の流行期には膨大な報告業務が生じます。AIが自動で書類を作成することで、迅速かつ正確な対応が可能になることが期待されています。
高齢者医療とAI診断支援のこれから
高齢社会に突入した日本では、医療現場の効率化と質の向上が必須です。「高齢者医療とAI診断支援」は、今後ますます重要性を増す分野と言えるでしょう。医師不足や医療費増大が懸念される中、国産生成AIが以下のような役割を担うと期待されます。
今後は、診断精度と安全性を高い次元で両立する技術開発が進み、安心して利用できる医療AIが普及していくと考えられます。
- 高齢者に多い合併症の早期発見
複数疾患を同時に持つ方の症状を包括的に解析し、早期発見・早期治療をサポート。 - 生活習慣・薬剤管理の継続サポート
日々の血圧や服薬状況をAIが補足し、医療スタッフと連携することで認知症の進行予防や再入院防止に貢献。
まとめ
政府主導で進められる国産生成AIプロジェクトは、高齢者医療を含む診療支援において大きな飛躍をもたらすと期待されています。日本語データを大規模に活用し、国内のデータセンターを利用することで、より正確な解析とセキュリティが確保される点も魅力です。しかしながら、ハルシネーションへの対策や法的課題など、乗り越えるべきハードルも多く存在します。これらをクリアしながら、医療従事者とAIが協力して質の高い医療を実現することが、日本の医療の未来にとって非常に重要です。
「高齢者医療とAI診断支援」の進化は、多くの患者と医療従事者に恩恵をもたらし、さらに豊かな長寿社会の実現を後押しすることでしょう。今後の技術的進歩と実用化の動向に要注目です。
