【五十嵐校長監修】東北大学 医学部 医学科 小論文予想問題2026

　近年、人工知能（AI）技術の医療への応用は急速に拡大しており、診断支援から治療計画の立案に至るまで、その影響は医療行為の根幹に及びつつある。特に深層学習を用いた画像診断AIは、皮膚科・放射線科・病理診断の分野において目覚ましい成果を上げており、2019年に発表されたスタンフォード大学の研究では、皮膚がんの診断精度において一部のAIモデルが専門医集団の平均を上回ることが示された。こうした事実は、医師の専門的判断の唯一性という従来の前提を揺るがすものとして、医療界に広範な議論を巻き起こしている。

　しかしながら、AIの診断精度が高まることと、AIが医療意思決定の主体となることは、慎重に区別されなければならない。医療における意思決定とは、単に病変の有無を識別する作業ではなく、患者の生活背景・価値観・家族関係・精神状態など、数値化されない複雑な文脈を包括的に解釈したうえで、最善の選択肢を提示するプロセスである。米国の医療倫理学者エドモンド・ペレグリーノは、医師と患者の関係を「信頼に基づく契約」と定義し、その中核には医師の道徳的責任が不可分に存在すると論じた。AIがどれほど高精度であっても、この道徳的責任の担い手となることは、現時点の技術的枠組みでは原理的に不可能である。

　一方で、AIの導入に伴う実務的な問題も無視できない。「アルゴリズムの透明性」の欠如、いわゆるブラックボックス問題は、医療の文脈では特に深刻な課題となる。AIがある診断を下した根拠を医師が十分に説明できない場合、患者はその判断を正当に評価する機会を奪われることになる。インフォームド・コンセントの原則に照らせば、患者が治療の根拠を理解し自らの意思で同意するという手続きは、医療行為の正当性の基盤をなす。2021年に欧州連合が策定したAI規制法案（AI Act）においても、医療AIは「高リスクシステム」として分類され、説明可能性と人間による監督の確保が義務付けられていることは、この問題の深刻さを国際的に示している。

　さらに、AIへの過度な依存が医師の臨床能力の劣化を招くという「脱スキル化」の懸念も提起されている。これは航空業界においてオートパイロットへの依存が進むにつれてパイロットの手動操縦能力が低下した事例と構造的に類似している。医師がAIの出力を批判的に検証する能力を喪失した場合、AIのエラーが見逃されるリスクは格段に高まる。実際、2023年に医学誌『JAMA』に掲載された研究では、AIによる診断支援を用いた際に医師がAIの誤診断に同調してしまう「オートメーション・バイアス」が一定の頻度で観察されることが報告されており、AI利用が必ずしも診断の質を向上させるとは限らないことが示唆されている。

　これらの問題を踏まえると、医療AIの適切な活用には、技術的な精度向上と並行して、医師の倫理的・批判的姿勢の涵養が不可欠であることが分かる。AIは医師の判断を補佐するツールとして位置づけられるべきであり、その出力は常に医師の専門的・倫理的判断によって検証されなければならない。同時に、医学教育においてもAIリテラシーの育成が求められており、アルゴリズムの限界を理解し、データに現れない患者の全体像を把握する能力こそが、これからの医師に求められる核心的素養となる。テクノロジーの進歩は医療の可能性を広げると同時に、医師という職能の本質を問い直す契機でもある。この問いに真摯に向き合うことが、AI時代における医療倫理の根本的課題である。