筑波大理工学研究科修士課程修了。オリンパス光学工業、KDDI研究所、タケダライフサイエンスリサーチセンター客員研究員、鈴鹿医療科学大学医用工学部教授を歴任。オープンデータを利用して、医療介護政策の分析や、医療資源の分布等に関する研究、国民の消費動向からみた健康と疾病予防の解析などを行っている。「血液型 で分かるなりやすい病気なりにくい病気」など著書多数。
（2）医療用AIで何ができる？ 米国では実装化が進み、「医療用」開発も
電子カルテや個人健康情報とAIの連携は、医療・予防・健康管理を根底から変えてしまうポテンシャルを持っています。
AIは個々のユーザーに最適な健康メニュー（運動、食事、睡眠など）を作ってくれるようになります。将来的には簡単な病気の多くは、医者にかからなくてもAIの指示に従ってセルフメディケーションで治せるようになるかもしれません。
また、重大な病気の予兆をAIが感知し、受診を促すことができるようになるでしょう。そうなれば、重症化する前に適切な治療を受けることができます。軽い病気で医者にかかる患者が大幅に減り、かつ重症患者も減れば、医療費が大幅に削減できるはずです。
では汎用生成AIの出番はないかというと、そうではありません。米国で研究開発が進んでいるのは、診断などは専用AI（と人間の医師）に任せ、カルテの記載や患者への説明文書を生成AIに作らせる、という使い方です。
生成AIは分かりやすい文章を作るのに長けているため、患者からの評判もいいようです。また、大量の文章作りから解放されるため、医師からの評判も上々とのこと。それぞれのAIの得意技を生かすことによって、これからの医療現場は大きく変わっていくはずです。 =つづく
