厚労省に医療AIの司令塔ができました 8月4日に設置要綱を改正し、翌5日に第1回会合 「医療DX令和ビジョン2030」推進チームを改組した「ヘルスケアAX・DX推進本部」で、AI for ヘルスケア成長戦略室も新設されています 会合は20分 資料も日本成長戦略や骨太の方針の抄録が中心で、新政策を決めるより、決定済みの国家戦略を省内体制につなぐ回でした 島原佑基さん（@SHIMA_LPixel）のnoteは、この資料の急所を突いています 配布資料が引く戦略文書では、医療の例示の先頭が看護記録などの文書作成の負担軽減でした 創薬・診断・機器へのAIも同じ資料群に入っているのに、最初に目に入るのは、いちばん数えやすい文書作成です 数えやすい指標が独り歩きした前例が、電子カルテです 2030年末までに普及率をほぼ全数にする目標が掲げられました 200床以上の施設には、さらに前倒しする案もあります 想定時期は2028年度です 結果、話題は導入の有無に集中し、記録データが研究開発に使える形か、現場の入力負荷が減ったのかは、後景に退きました ヘルスケアAXで同じことが起きるとどうなるか 文書作成AIの導入施設数が成果指標になれば、来年のベンダー提案書は国策追い風の文書作成AI一色になり、院内の稟議も同じ語彙に引きずられます 病院が返すべき数字は、導入の有無ではなく、看護記録1件にかかる時間が何分減ったかのほうです より深刻な詰まりは機器側にあります AI医療機器は薬事承認を取っても保険収載までの空白が長く、その間の導入費用は医療機関持ち 使われなければ有効性のデータも積み上がらない悪循環です 島原さんの処方箋は具体的で、評価療養・選定療養を承認済みプログラム医療機器が実際に渡れる橋にすること、検査・健診・レセプトの標準化・連結・匿名加工という公共財に国費を寄せ、モデル学習は民間負担と切り分けることを挙げています SaMD、つまりソフトウェア単体で医療機器として扱われるプログラムの該当性整理も、6月の自民党PT提言の別紙に載ったまま未消化で本部のテーブルに載りました 受け皿はできました 次に決まるのは「何を成果と呼ぶか」 ここが導入件数に寄るか、時間削減や二次利用に耐えるデータセット数まで踏み込むかで、現場に来る製品も予算も変わります

Fable 5 / Mythos 5の登場で、AIモデルの進歩は律速段階に入った これ以上の高性能モデルを出したとて、政府が一般への流布を止めるからだ これからは、AIを「いかに実務に落とし込むか」が論点となるが、その中で注目のは「使っていいのか、良くないのか」を判断する立場の人達 - AIを使えれば便利になることは分かっている - しかし使うならどういう建付けが必要なのか - その根拠はなんなのか - 誰がその判断をしてくれるのか ガバナンスはAIのハーネスであり、ハーネスを制するものがAIを制する