第10回ドイツ相互運用性デー：AIと医療標準の未来

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「第10回ドイツ相互運用性デー」では、「人工知能と相互運用性標準の融合/食い合い」をテーマに議論が行われました。HL7 DeutschlandのKai U. Heitmann博士は、薬剤、所見、診断などのデータが構造化されていることがAIの信頼な動作に不可欠であり、標準化されていないデータでは誤った治療判断につながる可能性があると指摘しました。 また、CharitéのCarina N. Vorisek博士は、医療におけるバイアス（偏り）の問題を提起し、女性や子供など特定の集団がデータで過小評価されている現状がアルゴリズムの公平性を損なうことを示しました。さらに、大規模言語モデル（LLMs）によるSNOMED CTコーディングの精度検証では、人間専門家の方が優れている結果が出ました。 一方、Averbis社のPhilipp Daumke博士は、LLMsが医療の意味を直接理解するようになったため、FHIRのような構造化標準は不要になるという説を提示しました。これに対し、Essen大学病院のRené Hosch博士は、構造的な基盤なしには研究やスケーリングは不可能であり、FHIRの実装こそが「非構造化な世界をさらに構造化する」手段であると反論し、専門的な小規模言語モデル（Small-Language-Models）の活用を提唱しました。 また、Corti社のJulius Severin氏は、医療従事者の文書作成負担軽減のため、AIが抽出した「アトミックな事実」（要素情報単位）を基に、FHIRインターフェース経由でICDやSNOMEDによるコーディングを行うなど、人間が制御する中間層（Human-in-the-Loop）の重要性を強調しました。