中国におけるDeepSeek AIの病院への急速な応用：医療研究者からの安全警告
中国の病院におけるDeepSeek AIの採用の急速なペースについて、医療専門家から警告が出ています。JAMAの研究では、診断エラーの問題があるにもかかわらず、300以上の病院でAIが展開されていることを強調し、安全上のリスクを指摘しています。
中国の医師たちは、中国の病院でのDeepSeek AIの採用ペースがあまりにも「速すぎる」と警告しています。
現在、中国の病院におけるDeepSeek AIの統合は、300以上の医療機関にわたるAIモデルの広範な採用を含んでいます。しかし、中国の医学界から、警鐘を鳴らす声が上がっています。清華大学医学部の創設学部長である黄天胤氏が率いるJAMAに掲載された研究レビュー記事は、臨床環境におけるDeepSeekの大規模言語モデルの急速な展開は「早すぎる、時期尚早だ」と警告しています。
これらの数字は、中国の医療におけるAIの変革の説得力のある絵を描いています。三級甲等病院（訳者注：中国の病院等級制度で最高ランクの病院）におけるDeepSeekの導入は、診断支援にとどまらず、病院管理、研究促進、患者管理にまで及ぶAIの利用方法の大きな変化を表しています。
同社のモデルは、患者のフォローアップ効率が40倍向上するなど、目覚ましい効率の向上を実証しています。その広範な採用は、DeepSeekが独自のAIシステムに対するオープンソースで低コストの代替手段としての地位を確立していることに起因しています。
LLM DeepSeek-V3およびDeepSeek-R1は、中国の投資会社の傘下企業によって開発され、低コストでオープンソースであるという独特の利点があり、LLMの使用障壁を大幅に引き下げています。
中国の医療企業は、自社の業務にモデルを迅速に統合しています。中国本土では、恒瑞医薬有限公司や雲南白薬集団有限公司などの30以上の医療企業が、自社の業務にAIを追加しています。
業務効率の向上とコスト削減のために複数のオープンソースAIモデルを採用した後、ベリジン株式会社の株価は71％以上上昇しました。
警告信号：臨床安全性が審査対象に
DeepSeek AIに対する熱意にもかかわらず、JAMAの研究意見は重大な危険信号を提起しています。眼科教授であり、シンガポール国立眼科センターの医療担当ディレクターであった黄天胤氏は、共同研究者とともに、いくつかの重要な懸念事項を特定しました。
研究者らは、DeepSeekが「一見もっともらしいが、実際には不正確なアウトプット」を生成する傾向があるため、「深刻な臨床リスク」につながる可能性があると警告しています。この現象はAIハルシネーションと呼ばれ、正確さが生命を左右する可能性がある医療環境では特に危険です。
研究チームは、医療従事者がDeepSeekのアウトプットに過度に依存したり、批判的でなかったりする可能性があり、その結果、診断エラーや治療バイアスにつながる可能性があることを強調しています。一方、より慎重な臨床医は、時間的制約のある臨床環境でAIのアウトプットを検証するという負担に直面する可能性があります。
インフラストラクチャの課題とセキュリティ上の脆弱性
臨床上の正確性の問題に加えて、DeepSeek AIを中国の病院に迅速に展開することで、重大なサイバーセキュリティの脆弱性が明らかになりました。多くの病院がセキュリティとプライバシーのリスクを軽減するためにプライベートなオンサイト展開を選択していますが、このアプローチは「セキュリティ責任を個々の医療機関に移転させる」と研究は述べています。これらの医療機関の多くは、包括的なサイバーセキュリティインフラストラクチャを欠いています。
最近のサイバーセキュリティ調査により、懸念が高まっています。調査によると、DeepSeekがサイバー犯罪者によって悪用される可能性は、他のAIモデルの11倍であり、設計上の重要な脆弱性を浮き彫りにしています。Ciscoの調査によると、DeepSeekは、サイバー犯罪や虚偽情報に関連するものなど、セキュリティ評価で有害なプロンプトをブロックできませんでした。
DeepSeekのオープンソースの性質は、アクセシビリティを向上させると同時に、独自のセキュリティ上の課題も提起します。DeepSeekのオープンソース構造は、誰でもアプリケーションをダウンロードして変更できることを意味し、ユーザーはアプリケーションの機能を変更できるだけでなく、セキュリティメカニズムも変更できるため、悪用のリスクが高まります。
現実世界への影響：臨床現場からの物語
DeepSeek AIが中国の病院に統合されたことで、すでに医師と患者の関係のダイナミクスが変化し始めています。抖音（TikTokの中国版）で話題になったビデオでは、DeepSeekを使用する患者から治療について質問された後、医療ガイドラインが実際に更新されており、AIが正しいことに気付いた不満を抱く医師が映っています。
この逸話は、医療におけるAIの採用の可能性とリスクを示しています。このテクノロジーは、医療行為を最新の状態に保つのに役立つ可能性がありますが、従来の医療階層に挑戦し、臨床意思決定に新たな不確実性の源を導入します。
安全上の懸念が存在する「完璧な嵐」
研究者らは、中国独自の医療状況が臨床安全上の懸念が存在する「完璧な嵐」を作り出していると主張しています。彼らは、基礎医療インフラストラクチャのギャップと高いスマートフォン普及率がその原因であると指摘しています。「医療ニーズが複雑な脆弱なグループは、AI主導の健康アドバイスをこれまでになく利用できるようになりましたが、安全な実装に必要な臨床的監督が不足していることがよくあります。」
医療AIへのアクセスを民主化することは、医療の公平性に役立つ可能性がありますが、資源が限られた環境におけるケアの質と安全性について懸念が生じます。資源が限られた環境では、適切な監督が不足している可能性があります。
地政学的な影響とデータプライバシー
DeepSeek AIが中国の病院で急速に採用されていることは、国際社会の注目を集めていません。一部の国では予防措置が講じられており、イタリア、台湾、オーストラリア、韓国は、アプリケーションのデータ管理慣行が国家安全保障上の脅威となることを懸念して、政府のデバイスでのアプリケーションへのアクセスをブロックまたは禁止しています。
プライバシーの専門家は、データの収集と保存について懸念を表明しています。この中国のチャットボットは、国家安全保障上のリスクをもたらす可能性があります。なぜなら、「集約されたデータは、人口に関する洞察や、より効果的なフィッシング攻撃やその他の悪意のある操作活動を作成するために使用される可能性のあるユーザーの行動の収集に使用される可能性があるからです。」
規制のギャップ
広範なアプリケーションにもかかわらず、中国の規制フレームワークは、医療におけるAIの急速な展開に追いつくのに苦労しています。現在の規制解釈では、人間の診断判断を強化するが、置き換えるものではないAIが認められており、医療サービスへの統合には引き続き慎重なアプローチが必要であることが示唆されています。
注目すべきは、医療AI製品は中国の国家基本医療保険には含まれておらず、このテクノロジーの信頼性に対する継続的な懐疑論を反映しています。つまり、DeepSeek AIが中国の病院で展開されている物語は、世界の重要な分野でAIの採用が直面するより広範な課題の縮図です。
このテクノロジーは、医療を改善し、コストを削減する大きな可能性を秘めていますが、医療研究者からの警告は、慎重で体系的な実施の必要性を強調しています。
最近の研究では、リンパ腫患者のDeauvilleスコアリングなど、特定の指標におけるDeepSeekモデルの相対的な精度が強調されていますが、人間の臨床医と比較した場合にかなりの差があることは依然として認められています。精度ギャップ、セキュリティ上の脆弱性、規制上の課題のために、現在の採用ペースは本当に「速すぎる、時期尚早だ」である可能性を示しています。
結論：重要な時期
中国が「スマート病院」とAI主導の医療変革を引き続き推進するにつれて、DeepSeek AIが中国の病院に統合されたことは、技術革新の証であると同時に、急速な展開のリスクに関する警告の物語でもあります。清華大学医学の黄天胤氏と彼の同僚が提起した懸念は、進歩に反対するものではなく、技術の進歩と並行して患者の安全を優先する責任あるイノベーションを求めるものです。
今後の課題は、過度に、または規制が不十分なAI展開のリスクから患者を保護するための強力な保護手段とともに、医療におけるAIの否定できない利点を活用することの間で適切なバランスを見つけることです。
DeepSeek AIをめぐる中国の病院での継続的な議論は、最終的にはグローバルな医療が直面する根本的な問題を反映しています。それは、強力なAIシステムを生命を脅かす医療アプリケーションに統合する際に、どれくらいのスピードが速すぎるのかということです。この質問への答えは、中国だけでなく、世界中のデジタルヘルスの未来を形作ることになります。