ディープラーニング（深層学習）などAI（人工知能）技術を利用した医療機器プログラム開発が進むが、これらはデータ学習でプログラムの性能が変化するため、市販後に新たなデータを用いてプログラム学習を行うことで、医療機器承認申請時よりも、プログラム性能が向上または低下する可能性があることが課題となっている。そこで、厚生労働省の次世代医療機器評価指標検討会人工知能分野審査WG（座長：橋爪誠・九州大学名誉教授／北九州中央病院院長）は市販後にプログラム性能が変化する場合の評価について取りまとめ、4月4日、「人工知能技術を利用した医用画像診断支援システムに関する評価指標（改訂案）」を公開した。

同指標の対象は、コンピュータ診断支援（CAD）などの、医用画像に対して、コンピュータで定量的に解析された結果を提示する医師による診断支援にかかるプログラム。具体的には以下の3点の機能を有するシス...