中国の病院における DeepSeek AI の急速な導入に対する懸念
中国の研究者チームが、人工知能モデルである DeepSeek の病院環境への迅速な統合について懸念を表明しました。彼らの分析は、特にスタートアップ企業の経済的なオープンソースモデルの広範な使用により、臨床上の安全性とデータプライバシーに対する潜在的な危険性を強調しています。
3 月上旬までに、DeepSeek の大規模言語モデル (LLM) は、臨床診断や医療意思決定支援のために、少なくとも 300 の中国の病院で使用されていました。
*米国医師会雑誌 (JAMA)* に掲載された研究論文は、DeepSeek がもっともらしく見えるが事実に反する出力を生成する傾向を指摘しています。AI の堅牢な推論能力にもかかわらず、これは重大な臨床リスクを生み出す可能性があります。清華大学北京校の研究部門である清華医学の創設責任者である Wong Tien Yin は、研究チームのメンバーです。
この注意喚起は、中国における DeepSeek に対する一般的な熱意とは対照的です。手頃な価格で高性能な V3 および R1 モデルで評価されているこのスタートアップ企業は、中国の AI 進歩の象徴となっています。
Wong と彼の共著者は、医療専門家が DeepSeek の出力に過度に依存したり、批判的な評価なしにそれを受け入れたりするリスクを強調しました。これは、診断の誤りや偏った治療計画につながる可能性があります。逆に、慎重な姿勢を保つ臨床医は、時間的制約の下で AI の出力を検証するという負担が増えることになります。
オンサイト展開におけるセキュリティリスク
病院はセキュリティとプライバシーに関連するリスクを軽減するために、DeepSeek モデルのプライベートなオンサイト展開を選択することが多いですが、このアプローチには独自の一連の複雑さが伴います。研究者によると、それは「セキュリティ責任を個々の医療施設に移します」が、その多くは必要なサイバーセキュリティ防御を欠いている可能性があります。
研究者たちはまた、中国における不十分なプライマリケアインフラストラクチャとスマートフォンの普及の組み合わせが、「臨床上の安全性に対する懸念を悪化させる、まさに絶好の機会」を生み出していると指摘しました。
研究者たちは、「複雑な医療ニーズを持つ恵まれない人々は、AI 駆動型の健康に関する推奨事項に前例のないアクセスを持っていますが、安全な実施に必要な臨床的監視が不足していることが多い」と述べています。
医療現場における LLM の精査
この論文は、臨床および医療現場における LLM の利用に関する議論の高まりに貢献しています。中国の他の組織も、採用が加速するにつれて LLM を精査し始めています。香港中文大学の研究者による先月発表された別の論文では、AI エージェントのサイバーセキュリティ脆弱性を調査し、一般的に使用されている LLM を搭載したエージェントがさまざまな攻撃に対して脆弱であり、DeepSeek-R1 が最も脆弱であることが判明しました。
中国は、生成 AI テクノロジーの急増を受けて、医療における LLM の採用を加速させてきました。先月、中国の金融テクノロジー企業である Ant Group は、Alipay 決済アプリに約 100 の AI 医療エージェントを導入しました。これらのエージェントは、中国の著名な病院の医療専門家によってサポートされています。
清華大学でインキュベートされたスタートアップ企業である Tairex は、11 月に仮想病院プラットフォームの内部テストを開始しました。このプラットフォームには、救急、呼吸器、小児科、心臓病科など、21 の診療科をカバーする 42 人の AI 医師がいます。同社は、年内にこのプラットフォームを一般公開する計画を発表しました。
医療における AI をめぐる懸念の深掘り
AI、特に DeepSeek のような大規模言語モデル (LLM) の、中国の医療現場への急速な統合は、その潜在的な利点を擁護する人々と思慮深さを促す人々との間で議論を巻き起こしてきました。AI は診断、治療、ケアへのアクセスを改善するためのエキサイティングな可能性を提供しますが、いくつかの要因により、より慎重なアプローチが必要になります。研究者によって提起された懸念は、そのような重要な領域に AI を展開することの複雑さと潜在的な落とし穴を浮き彫りにしています。
主な懸念の 1 つは、AI が生成する情報の信頼性です。LLM は膨大なデータセットでトレーニングされていますが、これらのデータセットには偏り、不正確さ、または古い情報が含まれている可能性があります。その結果、AI モデルはもっともらしいように見えても、実際には正しくない出力を生成することがあります。これは、診断の誤りや誤った治療推奨が患者に深刻な結果をもたらす可能性がある医療現場では、重大なリスクを引き起こします。
AI への過度な依存のリスク
もう 1 つの懸念は、医療専門家が AI に過度に依存し、批判的思考スキルを失う可能性があることです。医師や看護師が AI の出力を絶対確実なものとして扱い始めると、患者の状態を適切に評価したり、重要な詳細を見落としたり、AI の推奨事項に疑問を抱いたりすることができなくなる可能性があります。これにより、診断の誤り、不適切な治療、ケアの質の低下につながる可能性があります。
さらに、AI の広範な採用は、データプライバシー、アルゴリズムの偏り、および雇用の喪失の可能性に関する倫理的および社会的な問題を提起します。患者は、特に AI モデルのトレーニングに使用されている場合、自分の健康データのセキュリティと機密性について懸念を抱いている可能性があります。アルゴリズムの偏りは、人口の多様性を正確に反映していないデータで AI モデルがトレーニングされた場合、既存の健康格差を永続させ、悪化させる可能性もあります。
イノベーションと注意のバランスを取る
これらのリスクを軽減するには、医療における AI の統合に対して、より慎重で責任あるアプローチを採用することが不可欠です。これには、次のものが含まれます。
- 厳格なテストと検証: 臨床現場に AI モデルを導入する前に、その正確性、信頼性、および公平性を確保するために、多様な集団で徹底的にテストおよび検証する必要があります。
- 人間の監視: AI は、人間の判断を置き換えるのではなく、増強するためのツールとして使用する必要があります。医療専門家は、臨床上の意思決定を行う前に、常に AI の出力を確認および検証する必要があります。
- 透明性と説明可能性: AI モデルは透明で説明可能である必要があり、医療専門家は推奨事項にどのように到達するかを理解できます。これは、AI への信頼を構築し、潜在的なエラーや偏りを特定するのに役立ちます。
- データプライバシーとセキュリティ: 患者データのプライバシーとセキュリティを保護するために、堅牢な安全対策を講じる必要があります。これには、インフォームドコンセントの取得、強力なセキュリティ対策の実施、およびデータ保護規制の遵守が含まれます。
- 教育とトレーニング: 医療専門家は、AI を効果的かつ責任を持って使用する方法について包括的なトレーニングを受ける必要があります。これには、AI の限界を理解すること、潜在的な偏りを認識すること、および AI の出力を批判的に評価することが含まれます。
サイバーセキュリティの脆弱性への対処
香港中文大学の研究者によって強調された AI エージェントのサイバーセキュリティの脆弱性は、医療システムの完全性とセキュリティに対する重大な脅威となっています。AI モデルが攻撃を受けやすい場合、悪意のある人物が AI の出力を操作したり、機密性の高い患者データにアクセスしたり、医療業務を妨害したりする可能性があります。
これらの脆弱性に対処するには、次のような堅牢なサイバーセキュリティ対策を実施することが不可欠です。
- 安全なコーディングの慣行: SQL インジェクション、クロスサイトスクリプティング、バッファオーバーフローなどの脆弱性を防ぐために、安全なコーディングの慣行を使用して AI モデルを開発する必要があります。
- 定期的なセキュリティ監査: AI システムの潜在的な脆弱性を特定して対処するために、定期的なセキュリティ監査を受ける必要があります。
- 侵入検知および防御システム: AI システムを悪意のある活動について監視し、不正アクセスを防ぐために、侵入検知および防御システムを実装する必要があります。
- データ暗号化: 機密性の高い患者データは、不正アクセスから保護するために、転送中および保存時に暗号化する必要があります。
- アクセス制御: AI システムおよびデータへのアクセスを許可された担当者のみに制限するために、厳格なアクセス制御を実装する必要があります。
倫理的考慮事項
技術的な課題に加えて、医療における AI の統合は、多くの重要な倫理的考慮事項を提起します。これらには次のものが含まれます。
- アルゴリズムの偏り: AI モデルは、人口の多様性を正確に反映していないデータでトレーニングされた場合、既存の健康格差を永続させ、悪化させる可能性があります。AI モデルが公平で偏りがないことを確認することが重要です。
- データプライバシー: 患者は、特に AI モデルのトレーニングに使用されている場合、自分の健康データのプライバシーについて懸念を抱いている可能性があります。インフォームドコンセントを取得し、患者データを保護することが不可欠です。
- 透明性と説明可能性: AI モデルは透明で説明可能である必要があり、患者は推奨事項にどのように到達するかを理解できます。これは、AI への信頼を構築するのに役立ちます。
- 説明責任: AI システムによって行われた決定に対する明確な説明責任の所在を確立することが重要です。AI モデルが誤った診断を下したり、不適切な治療法を推奨した場合、誰が責任を負いますか？
今後の方向性
医療における AI の統合は、患者ケアを改善し、コストを削減し、医療システムの効率を高めるための計り知れない可能性を秘めています。ただし、この統合には慎重に取り組み、潜在的なリスクと課題に対処することが重要です。責任ある倫理的なアプローチを採用することで、AI の力を活用して医療をより良いものに変えることができます。