はじめに
　中村祐輔
　国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所理事長
　医療は医学領域のみならず，薬学，工学，ゲノム解析技術の進歩に伴って高度化，複雑化，多様化してきた．そのため研究者，医療関係者，患者・家族との知識ギャップが大きくなり，丁寧でわかりやすい説明などを含め，医療従事者への物理的・精神的負荷が過度になってきている．新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の大流行は，わが国の医療が直面している大きな課題，すなわちデジタル化，AI化の大きな遅れを顕在化させたといえる．紙ベースでの新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）感染陽性者の報告やワクチン接種記録など，20世紀のまま停滞している感がある．しかし，いかなる環境下であっても心の通った人間性に満ちた医療を提供することが，医療に従事する者の使命であることは変わらない．
　高度で先端的な医療技術を医療現場に還元しつつ，医療現場の負担を軽減するといった一見相対する目標を実現するためには，AIやデジタルを駆使した医療イノベーションの創出とそれを社会のなかで活用するためのインフラ整備が不可欠である．世界のなかでもきわだった高齢化社会となっている日本にとっては，医療の質の維持，要介護人口の減少，就業人口の維持などの課題を克服することに，国の将来がかかっているといっても過言ではない．
　医療の質を考える時，診察現場で医師がパソコンのモニターとキーボードに目を奪われ，患者の目を見て話す時間が限られることは大きな問題である．また，看護師は看護記録に勤務時間の約30％を割く状況となっており，患者に対面すべき時間が減少してきている．もし，これらの診察・看護記録をAIが自動的に会話をテキスト化し，それらのサマリーを作ることができれば，医療従事者が記録に割く時間が軽減され，人間対人間の心の通ったケアに時間を割くことができるはずである．さらに，医療技術の進歩で多くの検査・画像データが生み出されているが，医療に関する知識量やデータ量は人間の記憶能力や解析能力を超えており，これらが必然的にヒューマンエラーにつながる危険性も高くなっている．特に，日本では画像・病理検査の数に比べて専門医の数が相対的にかなり少ないため，より迅速で正確な診断をするためのAIの活用に迫られている．
　そして，病院間で統一された検診・診療データシステムを構築し，データの共有をすることができれば，全国のどこにいても，いつでも，そして誰もが，同じ質の診断を受けられるようになることが容易に推測できる．わが国は，地震や豪雨などの自然災害のリスクに常に曝されているので，クラウドなどのデータベースの活用とセキュリティーの高い認証システムによって，非常事態に陥っても，自分の診療情報にいつでも，どこでもアクセスできるような体制の構築が急がれる．旅先や出張中での急病に際して，診療記録へのアクセスの有無が命に関わることもありうる．また，膨大な検診・診療データベース情報とAIの活用ができれば，病気に関する新たな知見を得ることができ，それらの情報をもとに病気の予防，新規の治療薬・診断法の開発，そして個別化医療につながるものと期待される．医療現場でのロボットによる補助やAIアバターを利用した患者への説明補助などの技術開発も進んでいる．内閣府プロジェクトから派生したオープンな医療AIプラットフォーム技術研究組合と日本医師会に発足したAIホスピタル推進センターの連携など，将来を見据えたAI医療の実装化に国をあげて取り組む必要に迫られている．医療のデジタル化，AI化が医療現場での働き方改革，質の高い医療の維持，そして人間的で共感的な医療の提供に役立つと確信している．