人工知能（AI）のヘルスケアへの統合は、業界を変革し、患者の転帰改善、プロセスの合理化、コスト削減といったかつてない機会をもたらしています。機械学習を活用した診断ツールからAI駆動型手術ロボットまで、この技術の潜在的な応用範囲は広大です。
しかし、これらの進歩には、医療提供者、技術開発者、そして法律専門家が慎重に対処しなければならない重大な医療法務リスクが伴います。この記事では、ヘルスケアにおけるAIの導入に関連する主要な法的課題を考察し、これらのリスクを軽減するための実践的な知見を提供します。
## AIとは
AIとは、思考、学習、意思決定を行うようにプログラムされた機械において、人間の知能を模倣することを指します。1 AIシステムは、問題解決、自然言語理解、パターン認識、予測など、一般的に人間の知能を必要とするタスクを実行できます。2 AIには、特定のタスク（仮想アシスタントやレコメンデーションシステムなど）向けに設計された狭義のAIから、人間が実行できるあらゆる知的タスクを実行できる汎用AIまで、さまざまな種類があります。 AIは、医療、金融、法律、交通、エンターテインメントなど、様々な分野で効率性と意思決定の向上に活用されています。3
## 現代の医療におけるAIの役割
機械学習、自然言語処理、ロボティクスなどの技術を通じて、AIは医療のあらゆる分野に導入され、患者ケアの大幅な進歩を期待されています。4 医療におけるAI活用の主なメリットには、以下が含まれます。診断の向上：AIは医療データ（画像スキャンなど）を高精度に分析できるため、がん、心臓病、神経疾患などの疾患をより早期かつ確実に発見できます。5 個別化された治療計画：AIは患者データを処理して、個々の健康状態、遺伝子、病歴に基づいて、患者一人ひとりに合わせた治療計画を推奨できます。6 効率性の向上：管理業務（スケジュール管理、請求、記録管理など）を自動化することで、医療従事者は患者ケアに集中でき、コストを削減できます。7 予測分析：AIは患者の転帰、病気の進行、潜在的な合併症を予測し、積極的な介入を可能にします。 8 創薬・開発：AIは、潜在的な医薬品候補の特定プロセスを加速させ、新薬の市場投入にかかる時間とコストを削減します。9 遠隔医療とバーチャルヘルス：AIを活用したツールは、遠隔地での診察、モニタリング、診断を可能にし、地方や医療サービスが行き届いていない地域の患者の医療アクセスを向上させます。10 患者モニタリングの向上：ウェアラブルデバイスとAIアルゴリズムは、バイタルサインを追跡し、潜在的な健康問題を医療提供者にリアルタイムで警告します。11 手術精度の向上：AIを活用したロボット支援手術は、手術精度の向上、回復時間の短縮、リスクの最小化を実現します。12 医療研究：AIは膨大な量のデータを分析して傾向、相関関係、洞察を特定し、医療研究とイノベーションを推進します。13 これらの進歩にもかかわらず、医療におけるAIの活用にはリスクが伴います。医療上の意思決定や支援にアルゴリズムに依存することは、特にエラーが発生した場合やテクノロジーが期待どおりに機能しない場合に、新たな複雑さをもたらします。
## 医療におけるAIの医療法リスク
AIが臨床意思決定においてますます自律的な役割を担うようになるにつれ、従来の説明責任の境界線が曖昧になり、既存の医療責任の枠組みに疑問を投げかける複雑な医療法環境が生まれています。過失責任 医療におけるAIに関連する最も差し迫った法的課題の一つは、過失発生時の責任の所在を明確にすることです。例えば、AIシステムが病状の誤診や不適切な治療の推奨を行った場合、誰が責任を負うのでしょうか？AIに依存した医療提供者でしょうか、AIシステムの開発者でしょうか、それともAI技術を導入した医療機関でしょうか？こうした曖昧さは、法的請求を複雑にし、損害賠償を求める患者にとって課題となる可能性があります。注意義務、違反、因果関係、損害の証明を求める従来の医療過誤の原則は、AIが関与する訴訟には容易に適用できない可能性があります。これは特に、AIの意思決定プロセスが不透明な場合、つまり「ブラックボックス問題」と呼ばれる現象の場合に当てはまります。 14 AIシステムはしばしば「ブラックボックス」として動作します。つまり、その意思決定プロセスは、開発者でさえも必ずしも透明性が高く、容易に理解できるとは限りません。この透明性の欠如は、AIシステムが誤った診断、治療推奨、またはその他の有害な結果をもたらした場合の責任について、重大な問題を提起します。15 オーストラリアでは、医療におけるAIエラーに対する責任はまだ検証されていません。しかし、アメリカでは、IBMが開発した臨床意思決定支援システム「Watson for Oncology」（WFO）が、医療におけるAIの活用に伴う課題の好例です。WFOはAIアルゴリズムを用いて医療記録を評価し、医師が患者のがん治療を選択するのを支援しました。16 WFOが不適切で安全でない治療推奨を行ったという報告を受け、このソフトウェアは大きな批判を受けました。17 このプログラムは最終的に2023年に廃止されました。データプライバシーとセキュリティに関する懸念事項 機密性の高い医療情報の収集、保管、処理は、1998年プライバシー法（連邦法）などのデータ保護法に準拠する必要があります。医療におけるAIシステムは、効果的に機能するために膨大な量の患者データに大きく依存しています。 18 このデータへの依存は、医療提供者のデータプライバシーとセキュリティに関する重大な懸念を引き起こします。医療システムを通過する個人データの量を考えると、データセキュリティは既に医療提供者にとって優先事項です。19 データ侵害のリスクは重大な懸念事項であり、患者データへの不正アクセスは、個人情報の盗難、経済的損失、さらには身体的危害などの深刻な結果につながる可能性があります。20 要約すると、ヘルスケアへの AI の統合は、患者の転帰を改善し、ヘルスケアプロセスを合理化する大きな可能性を秘めています。しかし、それはまた、慎重に対処しなければならない重大な医療法上のリスクも引き起こします。ヘルスケアにおける AI に関連する主要な法的課題を理解することで、ヘルスケア提供者、技術開発者、および法律専門家は協力して、これらのリスクを軽減し、AI のメリットを実現するための効果的な戦略を策定できます。
