MDDI スピーチ · 2024-09-30
医学 AI センター開設式での Chan Chun Sing シニア上級国務大臣の開幕挨拶
要点
- • C-AIM（Centre of AI in Medicine）は「全国医療グループ」（NHG）と南洋工科大学（NTU）により共同設立され、医療とAIをつなぎ合わせます。
- • AIはシンガポールの医療業界を既に変えています。AlphaFoldは人類が数年以内に6億以上のタンパク質構造を予測することを可能にしました（過去50年間でも数十万個しか解決されていない）；AI Singaporeの JARVIS-DHL はAIを用いて糖尿病、高血圧、高コレステロール血症リスク患者を識別します；NUHS は独自に訓練した RUSSELL-GPT で臨床経過総括と紹介状を記述し、Endeavour AI プラットフォームがベッド数を予測します。
- • 「信頼」はシンガポールの「最大のアルファ源」です。医療業界はこれをさらに失うわけにはいきません。技術と倫理の複雑性（診断精度、透明性、訓練データの多様性、機密データのセキュリティ）は並行して対処する必要があります。
- • C-AIM のプロジェクト例：PRIME-CXR による胸部X線の迅速なトリアージ、Resaro との協力による「AI の臨床価値を評価する」堅牢なフレームワーク。
- • C-AIM は同じ日に NHG、オリンパス（Olympus）、イェール医学部（Yale School of Medicine）と MOU に署名しました。
全文翻訳
MDDI 英語原文の翻訳 · 翻訳日: 2026-05-03
デジタル開発・ニュース部次席上級国務大臣 Tan Kiat How による「医学AI中心」（C-AIM）起動式での開幕演説（2024年9月30日）
シンガポール李光前医学院（LKC Medicine）ガバナンス委員会議長 Lim Chuan Poh 氏；
シンガポール全国医療グループ（NHG）グループCEO Joe Sim 教授；
LKC Medicine 院長・医学AI中心共同主任 Joseph Sung 教授；
南洋理工大学（NTU）計算・データサイエンス学院シニア副学院長・医学AI中心共同主任 Miao Chun Yan 教授；
皆様、ご来賓の皆様：
1. 本日、「医学AI中心」（Centre of AI in Medicine, C-AIM）の起動式にご出席できて光栄です。この中心は全国医療グループ（NHG）と南洋理工大学（NTU）が共同で設立したものです。
2. この中心の設立は、シンガポールが「AIの力を活用して市民の健康と福祉を改善する」という旅程における、また一つの重要なマイルストーンとなっています。
3. シンガポールは一貫して「技術で制約を乗り越える」というアプローチを受け入れてきました。同時に、トレードオフについては冷徹に認識し、積極的にダウンサイドリスクを最小化してきました。この現実的な姿勢が、複数世代の汎用技術（コンピュータから、インターネット、そしてその他のデジタル・イノベーションまで）の利用を形作ってきました。
4. 私たちはAIに対しても同じ姿勢とアプローチを採用しています。AIは最近、急速に進展しており、特に生成式AIの領域では著しい進展が見られます。この信念が、私たちの『国家AI戦略2.0』を支えています。
5. AI関連の議論における最近の転換に励まされています。初期のハイプを超えて、より冷静に「インパクト」と「投資収益率」に焦点を当てるようになってきました。インパクトへの焦点は、「AIの力を使ってリアルワールドの問題を解決し、企業と社会に変化をもたらす」能力を高めました。投資収益率への強調は、より実行可能なビジネスモデルを促進しました。これらの要素に真摯に焦点を当てなければ、AIを取り巻く持続可能で活力のあるエコシステムを構築することは困難です。
6. したがって、医療エコシステムの利害関係者が「AIの力を活用して私たちのコミュニティと患者に深刻なインパクトをもたらす」ことに焦点を当てているのを見るのは非常に喜ばしいことです。
7. 医療におけるAIの応用の見通しは幅広いものです。新しい治療法の発見から治療効果の改善まで。例えば、私たちは数十万種類のタンパク質の構造を理解するために半世紀を費やしました。AlphaFoldなどのAIツールの助けを借りて、科学者たちはわずか数年で6億種以上のタンパク質の構造と相互作用を予測することができました。これは創薬を根本的に変えました。私たちはこの分野の可能性についてはまだ表面に触れているだけです。
8. より臨床現場に近い領域でも、AIは「労働力不足と医療コスト上昇」という課題に対処しています。これらの課題は世界的な高齢化の背景下で継続的に蓄積しています。シンガポールはこれらの制約を特に強く感じています。予測診断などの能力は、医療専門家がこれらの課題を克服し、患者のニーズにより良くサービスを提供するのを支援しています。例えば、AI Singaporeの「JARVIS-DHL」プロジェクトは、AIを使用して糖尿病、高血圧、高コレステロール血症のリスク患者を特定し、早期介入を可能にし、疾病の進行と合併症を遅延させています。
9. AIはまた臨床ワークフローと患者ジャーニーを変革しています。シンガポール国立大学医学センター（NUHS）は独自の大規模言語モデル「RUSSELL-GPT」を開発しました。数秒以内に患者ノートを要約し、紹介状を作成することができます。その「Endeavour AI」プラットフォームは、病院のベッド利用可能性を予測し、容量と患者配置を最適化することもできます。これらの取り組みは医師に力を与え、より迅速に、より容易にデータ駆動型の意思決定を行え、患者ケアにより多くの時間を費やすことを可能にしています。
10. AIが医療を変革する際に、「信頼を守る」ことが極めて重要です。シンガポール・ブランドがプレミアム価値を持つのは、国内でも国際的にも、私たちが行うすべてのことで得られた信頼に基づいているからです。これはまさに、黄循財首相がシンガポールの「最大のアルファ源」と呼ぶもの、つまり「信頼、誠実性、信頼性」に対する私たちの評判です。
11. 同様に、「信頼」は医療の中核でもあります。医薬品開発から臨床実践まで、医療と健康管理の提供を支えています。AIの力を活用して医療の約束を実現しても、この追求を「信頼を守る」努力と同期させなければなりません。
12. これはAIの使用に関する「技術的・倫理的複雑性」に対処することを意味しています。診断精度と透明性の確保、多様化されたデータセット上でのAIシステムの訓練、人口集団全体での適切な表現の確保などです。また、機密医療データのセキュリティと保護を管理する必要があります。
13. 医学AI中心がAI研究を「責任ある臨床実践」に変換する次の波の協力を推し進めているのは非常に喜ばしいことです。展示会で展示されているプロジェクトは、C-AIMが「臨床現場に実装可能なソリューションを構築する」ことでの努力を強調しています。
14. 例えば「PRIME-CXR」プロジェクトは、胸部X線画像を迅速かつ正確にトリアージでき、異常所見を優先キューに入れ、臨床意思決定を加速させることができます。PRIME-CXRはまた、スタートアップ Resaro と協力して、「どのAIソリューションが最も高い臨床価値をもたらすか」を評価するための堅牢なフレームワークを開発しています。
15. これらのソリューションが可能な理由は、C-AIM内でAI研究者、エンジニア、医療専門家が重要なリンケージを形成し、「実装科学」（Implementation Science）の方法論を適用して、医療でのAIの影響を最大化しているからです。
16. この協力的な取り組みは、「倫理的配置」を確保するための基本的なステップに基づいています。「データアクセスの監督」を行う委員会から、「インフォームドAI実践」に関するトレーニングと教育、さらには専門家および公衆との「リスク認識と効果的なガバナンス」に関する定期的な相互作用まで及びます。
17. 将来を展望すると、医療は国レベルの課題であるだけでなく、グローバルな課題です。学問分野を超え、領域を超え、産業を超え、国境を超えて知識と専門知識を共有する必要があります。学界、産業、公共部門間の協力は、医療の「全体的な転換」を促進するためにますます重要になっています。
18. ですから、C-AIMが「全国医療グループ」（NHG）、オリンパス（Olympus）、エール大学医学部（Yale School of Medicine）と署名したMOUを目撃できて非常に喜ばしいです。
19. すべてのパートナーへの感謝で締めくくります。ここにいる研究者、博士課程学生、実践者、コミュニティ専門家の皆様に感謝します。このような重要な旅の一部になっていただきありがとうございます。AIの力を使って医療、健康、公共サービス提供を変革することに共に取り組んでいただきました。
20. このセンターの将来の興奮させるプロジェクト・パイプラインを楽しみにしています。
21. ありがとうございました。
英語原文
MDDI 公式サイト原文 · 取得日: 2026-05-02
OPENING ADDRESS BY SENIOR MINISTER OF STATE, MINISTRY OF DIGITAL DEVELOPMENT AND INFORMATION, MR TAN KIAT HOW AT THE LAUNCH OF CENTRE AI IN MEDICINE (C-AIM) ON 30 SEP 2024
Mr Lim Chuan Poh, Chairman of the Governing Board at LKC Medicine;
Professor Joe Sim, Group CEO of the National Healthcare Group;
Professor Joseph Sung, Dean of LKC Medicine and Co-Director of the Centre of AI in Medicine;
Professor Miao Chun Yan, Senior Deputy Dean of the NTU College of Computing and Data Science, and Co-Director of the Centre of AI in Medicine;
Ladies and gentlemen, and distinguished guests.
1. It is my pleasure to join all of you today at the launch of the Centre of AI in Medicine, or ‘C- AIM’ in short. The Centre is jointly established by the National Healthcare Group and Nanyang Technological University.
2. The establishment of this Centre is another significant milestone in Singapore's journey to harness AI to improve the health and well-being of our citizens.
3. Singapore has always embraced the use of technologies to overcome our constraints, while remaining clear-eyed about the trade-offs, and actively working to minimise downsides. This pragmatic attitude has shaped our use of generations of general-purpose technologies, from computers, to the internet, to other digital innovations.
4. We adopt the same attitude and approach to AI, which has seen rapid advancements in recent times – especially in the field of generative AI. This belief underpins our National AI Strategy 2.0.
5. We are heartened by the recent shifts in discussions around AI, which have moved beyond the initial hype, towards a more sober focus on impact and returns on investment. The growing focus on impact has increased our ability to harness AI to solve real-world problems and make a difference to businesses and society. The emphasis on returns on investment has also encouraged more viable business models. Without a serious focus on these factors, it is difficult to build a sustainable and vibrant ecosystem around AI.
6. Hence, I am glad to see how stakeholders in the healthcare ecosystem are applying their minds to harness AI, to deliver profound impact to our community and patients.
7. There is significant promise in the use of AI in healthcare – from discovering new therapeutics to improving treatment efficacy. For example, it took us half a century to understand the structures of a few hundred thousand proteins. With AI tools like AlphaFold, scientists have predicted the structures and interactions of over 600 million proteins in just a few years. This has revolutionised drug discovery. And we are just scratching at the surface of the potential of applying AI in this area.
8. Further downstream, AI is also tackling workforce shortages and rising healthcare costs – challenges that continue to mount with an ageing population across the world. Singapore feels these constraints especially acutely. Capabilities like predictive diagnostics help healthcare professionals overcome these challenges and better serve patient needs. For example, AI Singapore’s JARVIS-DHL project uses AI to identify patients at risk of diabetes, hypertension, and high cholesterol for early intervention, thereby slowing disease progression and complications.
9. AI is transforming clinical workflows and the patient journey, too. NUHS has trained its own large language model, RUSSELL-GPT, to summarise patient notes and write referral letters in just seconds. Its Endeavour AI platform also forecasts bed availability in hospitals, better optimising capacity and patient placement. Such efforts empower doctors to make data-driven decisions with speed and ease – allowing them to spend more time on patient care.
10. As AI transforms healthcare, safeguarding trust is of crucial importance. Singapore’s brand has a premium because of the trust we command in whatever we do – both domestically and internationally. This is after all what Prime Minister Lawrence Wong calls Singapore’s ‘greatest source of alpha’ – our reputation for trust, integrity, and reliability.
11. Likewise, trust is also at the heart of healthcare, underpinning the delivery of health and medical care from drug research and development to clinical practices. Even as we harness AI to realise its promise in healthcare, we must twin this pursuit with efforts to safeguard trust.
12. This entails tackling the technical and ethical complexities with using AI, such as ensuring diagnostic accuracy, transparency, and training AI systems on diverse datasets to ensure proper representation across populations. We must also manage the security and protection of sensitive healthcare data.
13. I am glad that the Centre of AI in Medicine is embarking on the next bound of partnerships to translate AI research into responsible clinical practice. Projects showcased at the booths highlight C-AIM’s efforts in building clinically implementable solutions.
14. The PRIME-CXR project for example rapidly and accurately triages chest x-rays to prioritise abnormal findings for faster clinical decisions. PRIME-CXR is also collaborating with start-up, Resaro, to develop a robust framework that evaluates which AI solutions deliver the highest clinical value.
15. These solutions are possible because of the critical nexus of AI researchers, engineers, and healthcare experts in C-AIM, applying Implementation Science methods to maximise the impact of AI in healthcare.
16. This collaborative effort is underpinned by fundamental steps to ensure ethical deployment– from committees that oversee data access, to training and education on informed AI practices, to regular engagements with experts and public on risk perceptions and effective governance.
17. Looking ahead, healthcare will remain not only a national challenge, but a global one – requiring the sharing of knowledge and expertise not just across disciplines and domains, but across sectors and borders too. Collaborations between academia, industry and the public sector will be increasingly important to enable a holistic transformation of healthcare.
18. I am therefore delighted to witness the signing of MOUs between C-AIM and the National Healthcare Group, Olympus, and the University of Yale School of Medicine.
19. I would like to end by thanking all of our partners, all of you here, researchers, PhD students, practitioners and community experts for being part of this important journey as we use AI to transform healthcare, wellness and delivery of such services to the public.
20. I look forward to the Centre’s exciting pipeline of projects moving forward.
21. Thank you so much.