規制の現状と監督
米国食品医薬品局（FDA）は、医療におけるAIの変革的な可能性を認識している。2023年5月、FDAは医薬品開発におけるAI/MLの現在と未来の応用に関するディスカッションペーパーを公表した。このペーパーは、人間主導のガバナンス、データの品質、モデルの開発基準などの核心的な問題に取り組んでいる。そして、AI/MLの使用の具体的な文脈に合わせたリスクベースのアプローチの重要性を強調し、説明責任と透明性の重要性を強調している。さらに、シューマー上院院内総務は、ヘルスケアに対する人工知能の新たな規制枠組みを確立するため、議会による監視活動を開始した。AIの専門家を巻き込みながら、これらの試みは、急速に進歩するこの分野におけるイノベーションと規制のバランスを取ることを目的としている。シューマーが最近行った上院公聴会には、メタのマーク・ザッカーバーグをはじめとする著名なハイテク企業のCEOと60人以上の上院議員が集まった。イーロン・マスクは記者団に「AIの過ちは、深刻な結果を招きます」と語っている。
データは新しい石油だ
データは臨床研究におけるAIの命の源であり、驚異的な速さで増加している。タフツ大学によれば、典型的な第III相臨床試験では、356万ものデータポイントが生成されるという。医療データは1年で5倍にもなると予想されており、効率的なデータ管理と分析の必要性が浮き彫りになっている。データには大きな価値があり、その価値はますます高まっていると認識されている。しかし、石油と同じように、データを有用なものにするには精製する必要がある。高度な分析とアルゴリズムの活用によって、膨大に増え続ける医療データから価値を引き出す必要がある。このような驚異的なデータ量は人間の脳の能力を超えているため、AI技術を活用する必要があるのだ。
