Googleと台湾、20年分の医療データをGemini活用の糖尿病リスク評価へ

Googleと台湾の取り組みは、national-scale preventive AIがpilot段階から実運用のpublic-health workflowへ移る代表例の1つになりつつある。Googleは3月 4日、台湾のMinistry of Health and Welfare (MOHW) 傘下にあるNational Health Insurance Administration (NHIA) と連携し、Gemini、Google Cloud、そしてpopulation-scaleの医療記録を組み合わせて、糖尿病リスクをより早い段階で見つける仕組みを構築していると発表した。狙いはdoctor replacementではなく、長年蓄積されたデータを使って医師の時間を高リスク患者への早期介入に振り向けることにある。

最初のproduction systemがAI-on-DM (Artificial Intelligence on Diabetes Mellitus) だ。Googleによると、台湾のhealth systemには20年以上のsecurely aggregated dataがある一方、従来のrisk assessmentは依然として人手中心だった。以前は患者1人あたりの評価に平均20分を要し、20,000人をscreeningするには40人の専門職が3週間休みなく働く必要があった。NHIAのAI-on-DM modelにGoogle Cloud concurrencyを組み合わせることで、caseごとの処理時間は25秒に短縮された。Googleはこれを14,400x efficiency boostと説明しており、20,000件の評価を90分未満で終えられるとしている。

重要なのは、このsystemが医師の判断を置き換えるものではなく、clinical reviewを支える位置づけであることだ。Googleは、modelがdata patternを抽出し、最終的なclinical reviewと介入判断は医療従事者が担うと説明した。さらにpatient-facing layerも追加される。Googleによると、NHIAは今月、政府health appの中にGemini-powered health assistantを導入する予定で、このappは10 million人が利用している。Assistantはclinical guidelinesに基づくpersonalizedかつsecureなsuggestionを提供し、日常的なケア支援を既存の公的サービスの中で受けられるようにする。

拡張計画

Googleは、今回の発表が単独のdemoではなく、台湾で進んでいる医療AI導入の延長線上にあると説明した。例として、China Medical University HospitalによるMedLMのcancer care活用、Chang Gung Memorial HospitalのAI-enhanced ultrasound diagnostics、Taipei Medical University affiliated hospitalのclinician-shortage対応workflowを挙げた。さらにNHIAはMedGemmaを使って30,000件を超えるpathology reportを処理したという。

Community-health側の施策も加わる。Google.orgはDigital Humanitarian Associationに$1 million USDを提供し、この資金は300 community centers、240,000 health check-ins、そして糖尿病患者を支援する200人のlocal caregivers trainingに使われる予定だ。Googleによると、NHIAは同じframeworkをhypertensionとhyperlipidemiaにも広げる方針だ。計画どおりに運用が進めば、台湾の事例は国家health systemがisolated AI demoからroutine preventive careへ進む際の有力なreferenceになる可能性がある。