これは何？
医療AIはモデルを医学に応用する分野だ。画像を読み、カルテを下書きし、薬を設計し、専門家レベルで医学的な質問に答える。AIの利害が両方向で最も大きい領域でもある——早期発見で救われる命と、モデルが誤ったときの現実のリスクだ。
主要ツールとプレイヤー
- AlphaFold / Isomorphic Labs（DeepMind）— タンパク質構造とAI設計薬
- Med-Gemini（Google）、医療GPTモデル — 専門家レベルの医療Q&A
- OpenEvidence — 医師向けで最も急成長中の臨床リファレンス
- AIスクライブ（Abridge、Nuance DAX）— 診察記録の自動作成
- 放射線AI：規制当局の承認を得た数百の診断ツール
マイルストーン
- 2020 — AlphaFold2がタンパク質折りたたみを解決、生物学50年の大難問
- 2022 — Med-PaLMが医師免許試験の問題に合格
- 2024 — AlphaFold3が薬物相互作用をモデル化；開発者たちがノーベル化学賞を受賞
- 2025 — AIスクライブが数千のクリニックに普及；初のAI設計薬がヒト試験へ前進
- 2026年7月 — ハーバードとスタンフォードが MAST を公開し、医療 AI を九つの臨床ベンチマークで採点し始めた
- 2026年8月 — FDA承認のAI医療機器1,357件すべてを精査した結果、患者アウトカムで検証されたのは3件のみと判明
- 2026年9月 — OpenAIがChatGPTをEpicに接続し、医師は3億2500万人分の記録を読めるようになった
- 2026年9月 — DeepMindが90億通りの一文字DNA変化を予測した「アルファゲノム・アトラス」を無料公開（当ニュース）
- 2026年9月 — アリババがDAMO RADARを無償公開、146の所見で放射線科医26人中23人を上回るCT読影模型（当ニュース）
- 2026年9月 — OpenAIが心の健康テストMentalHealthBenchを公開、最高のモデルでも57点だった（当ニュース）
ミニ用語集
- AlphaFold：配列からタンパク質の立体構造を予測するAI
- AIスクライブ：診察を聞き取り、臨床記録を書くアシスタント
- 臨床意思決定支援：AIが診断や治療を提案し、医師が確認する仕組み