MDDI スピーチ · 2026-05-19
AI in Health x ATxSummit での MOS Rahayu Mahzam によるオープニング・スピーチ
要点
- • シンガポールは2030年に初めて高齢人口が児童人口を上回る状況を迎え、シンガポール人の4分の1が65歳以上になります。これが医療体系に「より健康なシンガポール」などの施策を通じた上流予防へのシフトを促しています。
- • シンガポール中央病院とA*STAR診断開発センターの協力は3つの革新をもたらしました：抗菌薬耐性に対応するための体外抗生物質組合試験(iACT)、高齢者の早期記憶問題を検出するためのPENSIEVE-AI、および2型糖尿病患者における慢性腎臓病リスク推定のためのHealthVector Diabetesです。
- • シンガポール保健グループはS.C.O.R.E.フレームワークを開発しました。安全性、背景と共識、客観性、再現可能性、解釈可能性を評価するこのフレームワークは、臨床環境における大規模言語モデル出力とAI生成回応を評価するために使用されます。
- • シンガポール保健グループと不丹皇家大学格雅尔波宗情報技術学院は協力して、不丹データで訓練されたAI補助型胸部X線モデルを開発し、農村病院における肺疾患の診断に使用しています。同時に、両者は不丹の状況に対応したガイドライン、教育プログラム、および規制枠組みを共同で策定しています。
- • 医療保健はシンガポールの国家AI使命の1つとして位置付けられており、「AI医療保健ガイドライン」(AIHGle)および「模型AIガバナンスフレームワーク」を含む政府指針によって支援されています。これはAIの安全で責任ある導入を確保するためです。
全文翻訳
MDDI 英語原文の翻訳 · 翻訳日: 2026-05-22
ブータン・ゲルプチェマインドフル・シティ州知事、Dasho博士ロータイ・シェリン、
尊敬される来賓、司会者、代表、パートナー、そして友人の皆様へ。
おはようございます。
現在のヘルスケアの状況は2つの重要な現実の交点にあります。急速な高齢化と人工知能の変革的可能性です。この交点にいかに対応するかは、明日のヘルスケアの課題を管理できるかどうかだけでなく、子孫の健康と福祉を形作ることができるかどうかを決定します。
本日の会議テーマ「スマートネーションからブルーゾーン国家へ」は明確な方向性を示しています。過去数十年間、シンガポールは強固なデジタルインフラストラクチャを構築しました。統合医療ITシステム、データインフラストラクチャ、そして深い機関的信頼です。このインフラストラクチャにより、ヘルスケア部門における人工知能の変革を推進することができます。
ブルーゾーンの概念は、この部屋の多くの人にとって馴染みがあるでしょう。日本の沖縄、イタリアのサルデーニャ、コスタリカのニコヤなどのブルーゾーンでは、コミュニティの住民は通常90歳以上まで生きます。これらの共通点は、先進的な医療技術ではなく、より簡単なものです。良好な健康を自然な結果にする生活様式です。
2030年までに、シンガポールの高齢者の数は初めて児童の数を上回ります。シンガポール人の4分の1は65歳以上です。短い数十年の間に、私たちは寿命を延ばしました。今より難しい課題は、これらの年に生活の質を加えることです。
シンガポールは、いかにしてこれを達成するかを意識的に決める稀な機会があります。データを使用して、健康パターンが疾病負担になる前に検出できます。人工知能を展開して、人間の目が見落とすものを発見できます。患者がクリニックに現れるまで待つのではなく。「より健康的なシンガポール」がすでに始めたことに基づいて推進を続けることができます。ヘルスケアシステムをアップストリームに転換し、予防と地域ケアに向かい、標的化された措置を通じて人々が健康を保つことを奨励し、医療が必要になる前に。結局のところ、良好な健康は私たちが毎日構築できるものです。
シンガポールがより健康的なコミュニティを構築する道を歩むことができるという信頼を私に与えてくれるのは、今日ここに集まったあなた方一人ひとりです。私たちの中には、人体の細胞レベルで何が起こっているかを理解する研究者がいます。患者がどのように隙間から落ちるかを知っている臨床医がいます。ツールを構築する技術者がいます。すべての人のためにシステムを機能させなければならない政策立案者がいます。そして、持続可能な経済なしには規模を拡大できないことを理解する業界リーダーがいます。あなた方は完全な連鎖を代表しています。発見から配信までです。
本日の対話は、この連鎖を意図的に追跡します。人工知能が私たちの老化についてどのように教えてくれるかから、実験室と試験基地からこれらの発見を病院、コミュニティ、家庭にどのように持ち込むか、そして適切な経済学を通じて良い考え方をいかに規模に拡張するかについてです。この峰会が産業、学術、および法律と規制分野を集めてこれらの重要な問題に取り組んでいることを喜んでいます。なぜなら、多様な観点は、科学的に可能なことと患者とコミュニティにとって実際的な意味を持つことの間に橋を架けるのに役立つからです。
本日、私たちはここで2つの了解覚書の署名を目撃します。1つ目はシンガポール統合病院とA*STAR診断開発センター間の協力です。このパートナーシップは、有望な研究を患者への実際の影響に転換することを目指しており、これまでに3つの革新をサポートしています。
まず、体外抗生物質組み合わせテスト（iACT）は、医師が患者の正しい抗生物質の組み合わせを選択するのに役立つツールであり、同時に増加する抗菌薬耐性の脅威に対処します。
次に、PENSIEVE-AIはデジタル描画アプリケーションであり、高齢者の初期の記憶問題を検出できます。
第3に、HealthVector Diabetesは人類の生物学の世界初のデジタルツイン モデルであり、2型糖尿病患者における慢性腎臓病のリスクを推定できます。糖尿病はシンガポールで最も緊迫した公衆衛生上の課題の1つです。腎機能不全、失明、四肢切断などの合併症により、糖尿病は患者にとって破壊的であり、私たちのヘルスケアシステムに負担をかけています。高リスク集団を特定して早期介入を支援できる人工知能ツールは、研究成果以上のものです。これは私たちの人口にとって最も緊迫した健康ニーズの1つへの直接的な対応です。
2つ目の了解覚書はシンガポール保健グループとブータン王立大学ゲルプチェ情報技術学院（GCIT）間の協力です。これは私が深く関心を持つ問題に関わります。ここで行う仕事は国境を超えて止まるべきではありません。シンガポールは長い間、地域の保健センターと知識パートナーです。このパートナーシップはこの約束の表現です。特に安心しているのは、昨年のATxで、私たちはまだ開発中の実装について議論していたことです。そして今日、私たちはそれが私たちの国境外で根付いているのを見ています。
シンガポール保健グループとGCITチームは、ブータンデータを使用して特別に訓練されたAI支援胸部X線写真モデルを開発しています。これは農村病院での感染症やがんなどの肺疾患の診断をサポートします。このモデルはMerMED-FMの上に構築され、これはシンガポール保健グループとA*STARによって共同開発されました。この仕事は、臨床専門知識と技術能力が共通の目的と統合される時に何が起こるかを証明しています。
臨床ツールに加えて、2つの機関は、ヘルスケアにおける責任あるAI使用に関するガイドライン、教育プログラム、および規制フレームワークを共同開発します。これはブータンの背景に合わせてカスタマイズされます。ブータンの独特なヘルスケア環境との相互作用を通じて、私たちはアジア地域に対する私たちの認識とモデルができることを強化しました。
これら2つの了解覚書は、峰会が終わっても仕事は終わらないことを思い起こさせます。対話はドアを開きますが、コミットメントが私たちを前に進める力です。
ビジョンからアクションへ移行する際、3つのスマートネーション目標を反響させたいです。信頼、成長、コミュニティです。
人工知能とヘルスケアにおける信頼は患者安全の基盤です。人工知能が私たちのヘルスケア部門でより活発な役割を果たし始めるにつれて、その使用を継続的に厳密に評価し規制する必要があります。これが、シンガポール保健グループがS.C.O.R.E.フレームワーク「安全、文脈と合意、客観性、再現性、解釈可能性」を開発したことを喜ぶ理由です。これは臨床環境における大規模言語モデル出力とAI生成応答を評価するためのものです。
S.C.O.R.E.は現在使用されています。シンガポール保健グループの臨床チームは、患者ケア提供をサポートするAIツールの評価に適用しています。薬物相談チャットボットから、診察中に専門家を支援するAIシステムまで、AIの応答が安全、正確、理解しやすいことを確認します。臨床決定支援では、展開前にモデル出力を検証し、異なる臨床背景に最適なモデルの選択をガイドするために使用されます。シンガポール政府は「ヘルスケア人工知能ガイドライン（AIHGle）」など指針を具体化しました。これはヘルスケアにおける人工知能の安全で責任ある展開をガイドします。また「モデル人工知能ガバナンスフレームワーク」もあります。これらの取り組みは、信頼できる人工知能採用エコシステムの構築に役立ちます。
成長については、人工知能は診断の可能性を変え、臨床医により良いツールを提供する可能性があります。しかし、この可能性を実現することは、2つの世界の間をうまく橋渡しできるかどうかにかかっています。臨床医が人工知能をより深く理解する必要があります。より良い質問を出し、不足しているところを特定し、ベッドサイドで適切に適用されることを確認できるようにするためです。また、人工知能研究者が臨床ケアをより深く理解する必要があります。ツール、技術的に印象的なツールだけでなく、現実的な状況に対処し、ケア提供方法に適したツールを構築するためです。臨床専門知識と技術能力を組み合わせ、倫理的で責任ある方法で適用することで、有望な技術を患者のより良い結果に変換できます。
そして、コミュニティです。解決しようとしている問題は複雑すぎ、利害関係は高すぎて、単一のコミュニティだけでは解決できません。臨床医、科学者、技術者、政策立案者、業界リーダー、患者倡導者が集まる必要があります。この峰会はそのための良いスタートプラットフォームです。
ヘルスケアにおける人工知能に関しては、私たちは非常に有利な位置にあります。強力なヘルスケアシステム、適切な才能、堅牢なガバナンスがあります。ヘルスケアは私たちの国の人工知能使命の1つです。ヘルスケアにおける人工知能がより大きな影響を生み出す可能性は大きいです。臨床決定とヘルスケア提供を改善し、人々がより長く、より充実して生きるのを支援します。ヘルスケアにおける人工知能を通じてさらに多くを達成できることを期待しています。
シンガポール保健グループ人工知能オフィスが、多くの優れた臨床医、研究者、技術者、政策立案者を集めてくれたことに感謝しています。彼らは皆、人工知能は人類の健康に奉仕できるし、すべきであるという強い信念を持っています。
この時点で、ATx峰会「スマートネーションからブルーゾーン国家へ」に関する会議の正式な開幕を宣言できてうれしいです。ありがとうございます。
英語原文
MDDI 公式サイト原文 · 取得日: 2026-05-22
Dasho Dr Lotay Tshering, Governor of Gelephu Mindfulness City, Bhutan,
Distinguished panellists, moderators, delegates, partners, and friends.
Good morning.
The healthcare landscape today stands at the intersection of two defining realities: a rapidly ageing population, and the transformative potential of artificial intelligence. How we navigate this intersection will enable us to not only manage the healthcare challenges of tomorrow but also shape the health and wellbeing of generations to come.
The theme for today’s session, "Smart Nation to Blue Zone Nation", sets a clear direction. Over the past decades, Singapore has built strong digital foundations: comprehensive healthcare IT systems, data infrastructure, and deep institutional trust. These foundations have enabled us to drive AI transformation in our healthcare sector.
The concept of a Blue Zone will be familiar to many in this room. In Blue Zones like Okinawa in Japan, Sardinia in Italy, and Nicoya in Costa Rica, communities routinely live well beyond 90 years old. What they share is not advanced medical technology, but something simpler: ways of living that make good health the natural outcome.
By 2030, Singapore will have more seniors than children for the first time in our history. One in four Singaporeans will be aged 65 or older. In just a few decades, we have added years to life. The harder task now is to add life to those years.
Singapore has the rare opportunity to be deliberate about how we do that. We can use data to detect health patterns before they become disease burdens. We can deploy AI to catch what the human eye misses, rather than wait for patients to show up at the clinics. And we can build on what Healthier SG has begun: shifting our healthcare system upstream, towards prevention and community care, encouraging people to stay healthy through targeted measures before they ever need to seek care. After all, good health is something we can build up every day.
What gives me confidence that Singapore can chart this path towards building healthier communities is all of you gathered here today. Amongst us, researchers who understand what is happening at the cellular level of the human body, clinicians who know what it looks like when a patient falls through the cracks, technologists building the tools, policymakers who must make the system work for everyone, and industry leaders who understand that none of this reaches scale without sustainable economics. You represent the full chain, from discovery to delivery.
The conversations today will trace that chain deliberately, from what AI is teaching us about how we age, to how we bring these discoveries from laboratories and test beds to hospitals, communities and homes, and how we can make good ideas scale with the right economics. I am glad this Summit has brought the industry, academia, and the legal and regulatory communities together to tackle these important questions, because diverse perspectives help us bridge what is scientifically possible with what is practically meaningful for patients and communities.
We are also here to witness the signing of two MOUs today. The first is between Singapore General Hospital and A*STAR’s Diagnostics Development Hub. This partnership aims to translate promising research into real impact for patients and has supported three innovations so far.
First, the in-vitro Antibiotic Combination Test (iACT), a tool that helps doctors choose the right antibiotic combination for patients, while addressing the growing threat of antimicrobial resistance.
Second, PENSIEVE-AI, a digital drawing application that spots early memory problems in seniors.
Third, HealthVector Diabetes, which is the world’s first digital twin model of human biology that can estimate the risk of chronic kidney disease in people with type 2 diabetes. Diabetes is one of Singapore's most pressing public health challenges. With complications like kidney failure, blindness, and amputation, diabetes is devastating for patients and strains our healthcare system. An AI tool that can help to identify high-risk individuals for early intervention is not just a research achievement. It is a direct response to one of the most urgent health needs of our population.
The second MOU, between SingHealth and Gyalpozhing College of Information Technology (GCIT), Royal University of Bhutan speaks to something I feel strongly about – that the work we do here should not stop at our borders. Singapore has long played a role as a regional health hub and knowledge partner, and this partnership is an expression of that commitment. I am especially heartened that at last year's ATx, we were speaking about a model still in development, and today, we see it find its footing beyond our shores.
Together, the SingHealth and GCIT teams are developing an AI-assisted chest radiograph model trained specifically on Bhutanese data, to support the diagnosis of lung diseases like infections and cancer in rural hospitals. The model is built on MerMED-FM, which is co-developed by SingHealth and A*STAR. This work is a testament to what becomes possible when clinical expertise and technical capability are brought together with a shared purpose.
Alongside the clinical tool, both institutions will co-develop guidelines, educational programmes, and regulatory frameworks on responsible AI use in healthcare, tailored to Bhutan's context. From engaging with Bhutan’s unique healthcare setting, we strengthen what we know and what our models can do across the Asian region.
Both MOUs are a reminder that the work does not end when the Summit does; conversations open doors, but commitments are what move us forward.
As we move from vision to action, I want to echo the three Smart Nation goals – Trust, Growth, and Community.
Trust, in AI and healthcare, is the foundation for patient safety. As AI starts to play a more active role in our healthcare sector, we must continue to be rigorous about assessing and governing its use. This is why I am glad that SingHealth has developed the S.C.O.R.E. framework “Safety, Context & Consensus, Objectivity, Reproducibility, and Explainability” for evaluating large language model outputs and AI generated responses in clinical settings.
S.C.O.R.E. is already at work. Clinical teams across SingHealth have applied it to evaluate AI tools that support patient care delivery, from medication enquiry chatbots to AI systems that assist specialists during consultations, ensuring that AI responses are safe, accurate, and easy to understand. In clinical decision support, it has been used to validate model outputs before deployment, and to guide the selection of the most suitable models for different clinical contexts. The Singapore Government has contextualised guidance such as the AI in Healthcare Guidelines (AIHGle) that guides safe and responsible deployment of AI in healthcare, and the Model AI Governance Frameworks. These efforts help build up our trusted ecosystem for AI adoption.
On Growth, AI has the potential to transform what is diagnostically possible and equip clinicians with better tools. But realising that potential depends on how well we bridge two worlds. We need clinicians who understand AI well enough to ask better questions of it, identify where it falls short, and ensure it is applied appropriately at the bedside. And we need AI researchers who understand clinical care well enough to build tools – not just technically impressive ones – but those that address the realities and fit into how care is delivered. It is the combination of clinical expertise with technical capability, applied ethically and responsibly, that turns promising technology into better outcomes for patients.
And then there is Community. The problems we are trying to solve are too complex, with stakes that are too high for any community to tackle alone. We need clinicians, scientists, technologists, policymakers, industry leaders, and patient advocates to come together, and this Summit is a great platform to start.
When it comes to AI in healthcare, we are starting from a very good position – we have a strong healthcare system, the right talent, and sound governance. Healthcare is one of our national AI Missions, and there is so much potential for AI to create greater impact in healthcare – to improve clinical decision-making and healthcare delivery and helping people to live longer and live well. I look forward to what more we can achieve through AI for healthcare.
I thank the SingHealth AI Office for bringing together a remarkable gathering of clinicians, researchers, technologists, and policymakers, all united by a strong conviction that AI can and should serve human health.
On that note, it is my pleasure to declare the ATx Summit session on Smart Nation to Blue Zone Nation officially open. Thank you.