[The Daily Star]人工知能（AI）は医療を急速に変革しており、感染症の予防、診断、治療への影響はますます注目を集めています。ランセット感染症誌に掲載された新しいシリーズでは、感染症の管理と薬剤耐性（AMR）対策におけるAIの活用方法を包括的に考察し、その可能性と普及の障壁の両方を明らかにしています。
AI技術は、感染症管理の様々な側面でその価値を証明しています。アウトブレイク検知、リアルタイムの疾病監視、感染制御、臨床診断、抗菌薬適正使用などが含まれます。病原体、ヒト宿主、そして環境源からのデータを活用することで、AIは従来の手法では検出しきれない微細なパターンや傾向を検知することができます。本シリーズでは、研究、公衆衛生、臨床ケアの分野においてAIを統合できる主要な領域を特定するための概念的枠組みを提案します。
AIの応用分野の中で最も有望なものの一つは診断です。AIは臨床的意思決定の支援、検査ワークフローの最適化、病原体検出の速度と精度の向上を通じて、感染症の診断とモニタリングの方法を変革しています。これは特に抗菌薬耐性（AMR）の管理において重要です。AIは耐性病原体の迅速な特定を支援し、個別化された治療法を提案することで、抗菌薬適正使用の基盤となる、より的を絞った効果的な抗生物質の使用に貢献します。
潜在性は高いものの、依然として大きな課題が残っています。高所得国は、技術的に先進的である一方で、医療データシステムの断片化、アルゴリズムによるバイアス、そしてAIを臨床現場に統合する際の難しさといった問題を抱えています。一方、低・中所得国は、デジタルインフラ、標準化されたデータ、そして財源の不足といった、より根本的な障壁に直面しています。これらの格差は、的を絞った政策と投資によって対処されなければ、既存の世界的な健康格差を拡大させる危険性があります。
抗菌薬耐性（AMR）という文脈において、AIは、最近採択された国連総会の目標達成において重要な役割を果たす可能性があります。これらの目標は、AMR対策のためのグローバルかつ多部門的なアプローチを求めています。膨大な臨床データと微生物学的データを処理・分析するAIの能力は、抗菌薬サーベイランスの改善、新規抗生物質の開発支援、そして公衆衛生対策の強化につながります。さらに、AIツールは、新たな耐性パターンに対する早期警戒システムを提供することもできます。
しかし、感染症管理と薬剤耐性（AMR）においてAIの潜在能力を最大限に発揮するには、いくつかの体系的な問題を解決する必要があります。これには、システム間のデータ相互運用性の確保、患者のプライバシー保護、サイバーセキュリティリスクの管理、複雑な規制環境への対応などが含まれます。また、アルゴリズムの公平性と透明性の確保といった倫理的な懸念事項も重要な考慮事項となります。
ランセットシリーズは、これらの課題を克服するためには、世界規模で協調的な取り組みが必要であることを強調しています。特にリソースが限られている環境において、デジタルインフラへの投資は不可欠です。同様に重要なのは、統一されたデータ共有ポリシーの策定と、医療従事者がAIを活用したツールを効果的に活用するためのトレーニングです。
Bangladesh News/The Daily Star 20251005
https://www.thedailystar.net/health/healthcare/news/ai-infectious-disease-control-and-amr-promise-and-challenges-4001876
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