サハラ以南で広がる医療向け人工知能 ^{CEFR B2}

サハラ以南のアフリカでは、人工知能（AI）が保健サービスの提供方法を変えつつあります。ケニア西部Siaya郡の事例では、2024年に発熱で受診した28歳のトウモロコシ農家が、保健員がスマートフォンにUSD 50の携帯顕微鏡を取り付けて厚血塗抹を撮影したことで、アルゴリズムが90秒で「Plasmodium falciparum ++」と判定しました。この診断ツールは98.5パーセントの精度を示しました。

このパイロットはケニア保健省がUbenyticsの技術支援で実施し、現在は8県の420以上の施設で運用中です。The Lancet Digital Healthに2025年3月に発表された初期結果は、不適切な抗生物質処方が31パーセント減少し、介入地域で重症マラリア合併症が19パーセント減少したと報告しています。

同時に、ガーナのChestify AI（創業2020年）は胸部X線の解釈支援で、25施設で診断時間を約40パーセント短縮し、報告が3時間以内に届くようになりました。WHO監督の検証では胸部X線による結核検出のプール感度が約94.7パーセントでした。ルワンダの血液ドローンプログラムはルーティングアルゴリズムで平均配送時間を42分から18分に短縮しました。

ただし医療格差は大きく、同地域は世界人口の11パーセントでありながら疾病負荷の24パーセントを抱え、医療従事者は世界の3パーセント、医療支出は1パーセント未満です。ナイジェリアの病理医は約50万人に1人で、世界平均の約25,000人に1人と比べて非常に少ないことが指摘されています。

AIは非専門職の診療能力を高める可能性があり、Makerere UniversityのAI Health LabらはAI誘導の産科超音波ツールを試しています。過去の臨床検証では糖尿病性網膜症と黄斑浮腫の検出で良好な成績が出ています。コスト面では、高性能マラリア顕微鏡用LLMの訓練費が2022年に約USD 180,000かかりましたが、2025年末には大規模展開での試験あたりの限界費用がUSD 0.30未満になると示唆されています。

規制と監督も進んでおり、ケニアのPharmacy and Poisons BoardやナイジェリアのNational Agency for Food and Drug Administration and Controlは過去18か月で医療機器としてのAIに関する実務的なガイドラインを出しました。主要なリスクとしては以下が挙げられます。

• 幻覚（hallucination）
• バイアス
• 文脈理解の弱さ
• プライバシーとセキュリティの未解決問題

慎重なガバナンスがあれば、2030年までにUSD 120のスマートフォンと5G回線を用いるコミュニティ保健員が、200キロ（124 miles）移動することなく数分で回答を得られる可能性があります。