医療者のSNS発信を生成AIが支援 誤情報対策と広告規制の境界
健康情報はSNSや動画にも広がり、発信者の資格だけでは内容の正確さを保証できない。生成AIは制作を速めるが、出典確認、個人情報の管理、医療広告に当たるかの判定は人が担う必要がある。
健康情報はSNSや動画にも広がり、発信者の資格だけでは内容の正確さを保証できない。生成AIは制作を速めるが、出典確認、個人情報の管理、医療広告に当たるかの判定は人が担う必要がある。
複数の医療機関から睡眠薬が重なると、処方全体を一人の医師が把握しにくくなる。日本では睡眠薬3種類以上を向精神薬多剤投与として報告対象にし、高齢者には薬の数だけでなく有害事象と治療上の必要性を踏まえた見直しを求めている。
医療AIは、精度試験を終えただけでは診療情報を扱うシステムとして本番環境に移せない。監査ログから人の最終判断までを一続きの統制として設計し、各段階の証跡と責任者を先に決める必要がある。
日本では電子カルテを導入していない医療機関がなお多く、導入済みでも情報が同じ形式でつながるとは限らない。診療時の共有基盤と研究向けの二次利用制度が同時に整い始めたことで、医療データ活用は普及率から運用と信頼を問う段階へ移りつつある。
診療歴や薬剤情報をスマートフォンで確認できても、その情報がそのまま医療AIの学習に回るわけではない。日本では本人による取得、医療機関間の共有、研究開発への二次利用に別々の仕組みがあり、同意や拒否の設計も異なる。