シンガポール、現地データでAI医療モデルを訓練

字幕言語： ja · 取得日： 2026-07-12

シンガポール患者は間もなく、ローカルな臨床データと医学ガイドラインに基づいて訓練された人工知能モデルによってサポートされた診断と治療を受ける可能性があります。これは海外のモデルではなく、ローカルなモデルです。衛生部長オン・イェ・クン氏は、これらのモデルが最初に糖尿病や眼科疾患などの症状に焦点を当て、その後、医療システム全体に導入されると述べました。カイトリン・オング氏が報告します。現在、一部の人工知能はチャットボットとオフィス生産性ツールのように見えるかもしれません。しかし、ここでの人工知能はより具体的な形態を示しています。これはロボット外骨格です。リハビリテーションを加速させるために設計されています。例えば、脳卒中患者の場合です。患者は単一のリハビリテーションセッション中に最大15,000歩歩くことができます。これは、通常、理学療法士と一緒に完了できるステップ数の約3倍です。

この外骨格は、理学療法士ではなく、訓練を受けた職員によって操作することができるため、既に逼迫している労働力の圧力を緩和するのに役立ちます。外骨格本身は必ずしも人工知能によって駆動されていませんが、NCSとフォアラン・リハブの協力により、その背後のソフトウェア層を構築しています。ここが人工知能が機能するところです。抽出されたデータを通じて、治療設定は患者のニーズに応じてカスタマイズすることができ、その回復をより良く監視するのに役立ちます。NCSが展示した技術に関するイベントで発言した衛生部長オン・イェ・クン氏は、医療における人工知能ユースケースの大部分がボトムアップのイニシアティブであると述べました。同氏は、シンガポール・メディカル・ファウンデーションのAIモデルである「Symphony」が有望なイニシアティブであると述べました。Symphonyは、我々の臨床医の信頼できるパートナーとして機能することができる人工知能モデルを構築します。

それらは可能な診断、治療計画、および後続のステップを提案することができ、臨床判断をサポートしますが、置き換えることはありません。このようなモデルは既に存在しますが、他国の患者データと医学ガイドラインを使用して訓練されています。これらのモデルは、シンガポールの臨床実践ガイドラインと我々の人口背景に対応したローカルな臨床データを使用して開発・訓練され、最終的に我々の臨床ワークフローに統合されます。医療保健もNCSが人工知能採用拡大を求めている複数の業界の1つです。教育と運輸は他の業界であり、その機関は、課題はもはや人工知能実験の実施ではなく、大規模に人工知能を配備して組織の運営方法を変更することであると述べています。

私たちのパイロット・プロジェクトの95％（既に報告された通り）は、本番環境に実際に拡張されることはありませんでした。しかし、この時点では、私たちはより楽観的です。なぜなら、より多くのテクノロジーと大規模言語モデルが本当に解決策に適用できることを見てきたからです。また、非常に明確なビジネス目標があり、これらの人工知能ソリューションを本番環境に拡張することができます。この転換をサポートするために、NCSはEnterprise AIツールキットを拡張しており、組織が自身の環境で人工知能アプリケーションを安全に構築するのに役立つ新しいプラットフォームが含まれています。また、100以上のプロジェクトから学んだ教訓をまとめたマニュアルを発行しており、企業が人工知能を配備する際の一般的な落とし穴を回避するのに役立ちます。次世代の人工知能人材を育成するために、NCSはデジタル・インダストリー・シンガポールと協力しており、今後3年間で130人以上の人工知能プラクティショナーを採用し、同時に大学および業界と新しいプログラムを立ち上げます。