MDDI スピーチ · 2025-05-27
Rahayu Mahzam 国務大臣によるAI健康シンポジウム 2025 での閉幕挨拶
要点
- • シンガポールのヘルスケア AI の三つの原則：「実際の問題を解決する」+「責任をもってスケール化する」+「広範な協力」です。
- • シンガポール総合病院 + GovTech の協働による Proph Abby は、抗生素処方のガイドライン遵守率を 80% から 95% に向上させ、複雑な病例の処理時間を最大 90% 削減する AI アシスタントです。
- • BiliSG（SGH × SingHealth × Synapxe）により、親は自宅でスマートフォンを使用して新生児の黄疸スクリーニングを実施することができます。MerMed-FM（SingHealth × A*STAR の協働による医療基盤モデル）は、小規模機関も AI に基づいて開始することを可能にします。
- • 信頼とガバナンス：HSA は 2019年に AI 医療機器ガイドラインを発表しました。2021年に MOH+IHiS（現在は Synapxe）+ HSA が『医療 AI ガイドライン』を共同発表しました。TRUST 健康データ交換プラットフォームは匿名分析をサポートしています。
- • 当日、2 つの協力覚書が発表されました：Enigma Health × Roche は AI と医薬品開発能力を組み合わせて臨床試験に対応します。Enigma Health × ST Engineering は医療イノベーションを患者のニーズを最も理解する人々にもたらします。
全文翻訳
MDDI 英語原文の翻訳 · 翻訳日: 2026-05-03
スイス駐シンガポール大使 Frank Grütter 閣下、
各位ゲスト、業界リーダー、医療専門家、ご婦人とご紳士の皆様：
冒頭
本日、「健康領域におけるAI研討会――生成型AIのスケーリングと医療の持続可能化に向けて」を閉幕する演説を行うことができることを、光栄に思っています。
他の国と同じく、シンガポールの医療システムは人口構成の変化と生活様式の変化がもたらす課題に直面しています。我々の人口は高齢化し、慢性疾患の患病率は上昇しています。これらの課題は医療専門家と病院インフラに圧力をかけ、新しい医療提供方式の必要性を促しています。
したがって、「有効で責任ある方法で質の高い医療を提供する」ために技術を活用することは、我々にとって極めて重要です。AIは「患者ケアの方法を変革し、医療従事者を支援し、より回復力のある健康システムを構築する」ことに大きな可能性を有しています。
本日の会議が、シンガポールの医療イノベーション・アプローチについて、皆が有意義に検討する機会をもたらすことを嬉しく思っています。我々のアプローチを支える主要な考慮事項についてお話しします。
実際の問題を解決する
第一に、我々は実践的なアプローチを採用し、医師と患者が直面する実際の問題にAIと技術を適用しています。我々は「証拠に基づき、費用対効果を優先する」というアプローチで進み、最大の影響が生じる場所を見つけています。
シンガポール総合病院（SGH）は毎年10万件を超える手術を実施していますが、各手術には予防的抗生物質が必要です。しかし正しい抗生物質を選択することは簡単ではありません。医師は手術の種類、患者のアレルギー歴と病歴を考慮する必要があります。SGHとGovTechの「Open Government Products」チームは、「Proph Abby」の開発に協力しました。これは医師が複雑な症例において確立されたガイドラインに従って正しい抗生物質を処方するのを支援します。このツールはAIを臨床ワークフローに直接埋め込み、医師がより効率的に医療を提供するのを支援します。
テストでは、このAIアシスタントは確立されたガイドラインへの遵守率が95%に達し、以前の医師の80%の遵守率と比べて大きな改善です。複雑な症例では、医師の時間を最大90%削減することができます。この例は、AIが患者の転帰と医療効率の両方を改善することを示しています。
医療をより家庭と家族に身近にすることにも取り組んでいます。黄疸は新生児の半数以上に影響を与え、複数回の外来受診を必要とし、脆弱な乳幼児を潜在的な感染にさらし、新しい親たちに大きなストレスをもたらします。「BiliSG」はSGH、SingHealth Polyclinics、Synapxeが共同開発したもので、両親がスマートフォンアプリを使用して自宅で新生児の黄疸をスクリーニングできるようにします。BiliSGの試験版アプリは高い感度を達成し、不要な外来受診を削減しました。現在、小児病院とコミュニティクリニックでさらなるテストが行われています。
これらの機会は素晴らしいものですが、広くアクセス可能であるべきです。医療向けのカスタマイズされた基礎モデルを開発するには、大量のデータセットとリソースが必要です。これは「格差」を生む可能性があります。つまり、大規模で資金が豊富な機構だけがAIの進歩から恩恵を受け、小さな病院とクリニックが遅れをとるということです。したがって、AI能力へのアクセスも「民主化」する必要があります。
SingHealthとA*STARが共同開発している「MerMed-FM」基礎モデルを考えてみてください。このモデルは「従来の方法よりも少ない訓練データ」でAI開発をより効率的にすることを目指しています。成功すれば、MerMED-FMは小規模な医療機構がゼロから始める必要なくAIアプリケーションを構築することを可能にします。
責任あるスケーリング
しかし、たとえ課題解決を進めるにしても、責任を持って行わなければなりません。
そもそも、生成型 AI は強力な新しい能力をもたらす一方で、プライバシー、セキュリティ、信頼に関する新しいリスクもまたもたらしており、これに対応する必要があります。
「Enigma」は Enigma Health により立ち上げられた医療 AI プラットフォームで、病院の行政業務を自動化します。KK 女性・小児病院と PRISM（SingHealth Duke-NUS 精密医学研究所）での試行では、Enigma は各遺伝子レポートの作成時間を 30 分から数秒に短縮し、1 時間で 1,400 件を処理でき、元々は数週間を要していました。重要なのは、データプライバシーが保護されていることです。
「ELVF-FM」は SingHealth と A*STAR の研究協力で、医師が医療画像を解釈し臨床結果を検証するのを支援することを目的としています。成功すれば、このツールは検出した異常をハイライトして自身の推論を説明し、今日の多くの AI システムにおける「ブラックボックス」特性を克服して、AI アプリケーションをより安全にすることが期待されます。
単一のアプリケーションを超えて、イノベーションを支援する安全なインフラの構築が必要です。例えば健康研究は、疾病の理解、新しい治療法の開発、健康プログラムの計画立案、公衆衛生政策の改善に役立ちますが、公衆の信頼を維持し個人のプライバシーを保護する方法で実施されなければなりません。シンガポール国家級の健康関連データ交換プラットフォーム「TRUST」（Trusted Research and Real World Data Utilisation and Sharing Tech）は、安全なインフラと堅牢なフレームワークを通じて、匿名化された大規模分析をサポートしています。研究は「制御されたアクセス + 審査済み出力」の下で実施されていますが、個人識別情報は含まれていません。
Enigma、ELVF-FM、TRUST は、信頼を保ちながら AI の力を活用する方法を示しています。
医療 AI の採用において、「良好なガバナンス」と「技術進展」は同等に重要です。明確なルールがなければ、企業は投資に踏み切られず、医師は新しい技術を採用することを躊躇します。
だからこそ、シンガポール保健科学局（HSA）は早くも 2019 年に AI 医療機器ガイドラインを導入し、明確な監督経路を提供しました。2021 年には、保健省、当時の「統合健康情報システム」（IHiS、現在は Synapxe）と HSA が、これを基に『医療 AI ガイドライン』を共同で発表しました。
広範な協力
しかし、最も精密な技術と最も堅牢なガバナンスフレームワークであっても、単独では成功できません。医療の変革には、集団的努力と専門知識の共有が必要です。
医療 AI の複雑性に単独で対処できる機関はありません。我々は業界を超えて、利害関係者を超えて協力する必要があります。公共部門と民間部門の間で。
本日、2 つの了解覚書の署名に立ち会うことができて幸いです。一つは Enigma Health とロシェ（Roche）の間のもので、もう一つは Enigma Health と ST エンジニアリング（ST Engineering）の間のものです。
これら 2 つの MOU は、医療イノベーションに対する協働的アプローチを体現しています。
この協力を通じて、Enigma Health とロシェは AI 能力と医薬品の専門知識を組み合わせ、臨床試験と市場参入を強化します。この協力は、革新的な治療がより効率的に患者に到達するのを支援します。
Enigma Health と ST エンジニアリングの協力により、患者のニーズを最もよく理解している人々が医療イノベーションをより容易にアクセスできるようになります。
総体的には、こうした「実際の問題解決、責任のある規模化、幅広い協働」といった取り組みが、シンガポールがAIの力を活用して医療における人間の専門知識を強化し、シンガポール及びシンガポール国民により良い成果をもたらすことを可能にしています。
本セミナーへのご貢献をいただき、ありがとうございます。シンガポールが次の世代のためにより良い医療を構築するというこの取り組みの一部となってくださいました皆様に、心より感謝申し上げます。
心からそう信じています。力を合わせれば、私たちは皆のためにより健康な未来を構築することができます。皆様の良い1日をお祈りしております。
1 SingHealth Duke-NUS精密医学研究所
2 Trusted Research and Real World Data Utilisation and Sharing Tech（信頼できる研究および実世界データ利用・共有プラットフォーム）
英語原文
MDDI 公式サイト原文 · 取得日: 2026-05-02
His Excellency Mr Frank Grütter, Ambassador of Switzerland to Singapore
Distinguished guests, industry leaders, healthcare professionals, ladies and gentlemen.
Opening
It is my pleasure to close today’s AI in Health symposium on "Scaling and Sustaining Healthcare with GenAI".
Like other countries, Singapore’s healthcare system faces challenges arising from the evolving demography and changing lifestyles. Our population is aging and the prevalence of chronic illnesses is on the rise. These challenges create pressures on our healthcare professionals and hospital infrastructure. These pressures demand new ways of delivering care.
It is therefore important that we harness technology to deliver quality care in a way that is effective and responsible. AI offers tremendous potential to transform the way we care for patients, support our healthcare workers and create more resilient health systems.
I am heartened to note that the session today has allowed for a meaningful examination of Singapore’s approach to healthcare innovation. Let me articulate some key considerations underlying our approach.
Solve real problems
First, we take a practical approach and apply AI and technology to solve real-world problems for clinicians and patients. We take an evidence-based, cost-effective approach and look at areas where we can make the most impact.
Singapore General Hospital (SGH) performs over 100,000 surgeries annually, each requiring prophylactic antibiotics. But choosing the right antibiotic is complex and takes time. Doctors must consider the type of surgery, patient allergies and medical conditions. Working with the Open Government Products team at GovTech, SGH developed Proph Abby to help doctors prescribe the right antibiotics for complex cases, against established guidelines. This directly embeds AI into clinical flows to help clinicians deliver care more efficiently.
In testing, the AI assistant achieved 95% compliance with established guidelines: a significant improvement over the previous 80% compliance rate by doctors. It also saves doctors up to 90% of time on complex cases. This exemplifies how AI improves both patient outcomes and care efficiency.
We are also bringing healthcare closer to homes and families. Jaundice affects more than half of newborn babies. This requires multiple trips to the clinic, exposing vulnerable infants to potential infections and creating stress for new families. BiliSG, developed by SGH, SingHealth Polyclinics and Synapxe, helps parents screen their newborns for jaundice using a smartphone application, from the comfort of their homes. BiliSG’s pilot app achieved highly precise sensitivity and reduced unnecessary clinic visits. It is now undergoing further tests in paediatric hospitals and polyclinics.
These opportunities, while impressive, need to be made widely available. Developing customised foundational models for medical use cases requires massive datasets and significant resources. This can create a divide where only large, well-funded institutions can benefit from AI advances, while smaller hospitals and clinics are left behind. Hence, we must also democratise access to AI capabilities.
Consider MerMed-FM, a foundational model that SingHealth and A*STAR are co-developing. The model aims to make AI development more efficient by requiring lesser training data than traditional methods. If successful, MerMED-FM could enable smaller healthcare facilities to build AI applications without starting from scratch.
Responsible scaling
But even as we solve pain points, we need to do it responsibly.
After all, while Generative AI brings powerful new capabilities, it also raises new risks about privacy, safety and trust which we must address.
Enigma, a healthcare AI platform by Enigma Health, automates hospital administrative work. At KK Women's and Children's Hospital and PRISM 1 , a pilot with Enigma cut genetic reporting time from 30 minutes per report to just seconds, or 1,400 reports in an hour, instead of weeks. Importantly, data privacy is preserved.
ELVF-FM, a research collaboration between SingHealth and A*STAR, seeks to help doctors interpret medical images, and verify clinical results. If it succeeds, the tool will highlight the abnormalities that it detects and explains its reasoning. It could overcome the ‘black box’ nature of many AI systems today, enabling safer AI applications.
Beyond individual applications, we need to build secure infrastructure that enables innovations. For instance, health research can help us understand more about health conditions, develop new medical treatments, plan health programmes and improve public health policy, but it must be done in a manner that upholds public trust and preserves individuals’ privacy. TRUST 2 , Singapore’s national health-related data exchange platform, supports this by putting in place secure infrastructure and a robust framework to enable anonymised at-scale analytics. Research is done with controlled access and vetted outputs, but without involving personal identifiers.
Enigma, ELVF-FM and TRUST offer a glimpse of how we can harness the power of AI while remaining trusted.
Good governance is just as crucial as technological advances in advancing the adoption of AI in healthcare. Without clear rules, companies hesitate to invest, and doctors hesitate to adopt new technologies.
This is why Singapore's Health Sciences Authority (HSA) provided clear regulatory pathways when it introduced AI medical device guidelines in 2019. In 2021, the Ministry of Health, the then-Integrated Health information Systems (IHiS), now Synapxe, and the HSA built on this foundation by publishing the Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines.
Collaborate widely
Yet even the most sophisticated technology and robust governance frameworks cannot succeed in isolation. Healthcare transformation requires collective effort and shared expertise.
No single institution can tackle the complexity of healthcare AI alone. We need to collaborate across sectors and stakeholders, between the public and private sectors.
Today, I am glad to have witnessed the two MOU signings between Enigma Health and Roche as well as Enigma Health and ST Engineering.
The two MOUs exemplify our collaborative approach to healthcare innovation.
Through their partnership, Enigma Health and Roche will combine AI capabilities with pharmaceutical expertise to strengthen clinical trials and market access. This collaboration will help bring innovative treatments to patients more efficiently.
The partnership between Enigma Health and ST Engineering will make healthcare innovation more accessible to those who understand patient needs best.
Collectively, these efforts to solve real problems, scale responsibly, and collaborate widely enables Singapore to leverage on AI to augment human expertise in healthcare, thereby delivering better outcomes for Singapore and Singaporeans.
Thank you for your contributions to this symposium, and for being part of Singapore’s journey to build better healthcare for generations to come.
I truly believe that together we can build a healthier future for all. Have a good day ahead.
1 SingHealth Duke-NUS Institute of Precision Medicine
2 Trusted Research and Real World Data Utilisation and Sharing Tech