AIによるワクチン副反応データ分析の光と影：期待と懸念

米国保健福祉省（HHS）が、ワクチンの副反応に関する未検証の主張を分析するために、生成AIツールを開発していることが明らかになりました。この動きは、ワクチン安全性監視の新たな可能性を開く一方で、既存のワクチン懐疑論を助長するリスクもはらんでいます。

新しいAIツールの開発とその背景

### HHSによるAIツールの開発

HHSは、全国的なワクチン監視データベースに報告されたデータからパターンを見つけ出し、ワクチンの潜在的な悪影響に関する仮説を生成するための生成AIツールを開発中です。このツールは、AIの利用事例をまとめたインベントリで明らかになりました。開発は2023年末から進められており、現在はまだ展開されていません。

### VAERSデータベースの現状

このAIツールが分析対象とするのは、ワクチン副反応イベント報告システム（VAERS）のデータです。VAERSは1990年に設立され、ワクチン承認後の潜在的な安全性の問題を発見するために、医療従事者や一般市民からの副反応報告を受け付けています。しかし、これらの報告は未検証であるため、VAERSのデータのみではワクチンが副反応の原因であるかを特定することはできません。

### ロバート・F・ケネディ・ジュニア長官の動向

HHS長官であるロバート・F・ケネディ・ジュニア氏は、長年にわたりワクチンの懐疑論者として知られています。彼は長官就任以来、子供へのワクチン接種スケジュールを見直し、COVID-19、インフルエンザ、A型・B型肝炎、髄膜炎菌、ロタウイルス、RSウイルスなどの推奨予防接種リストから複数のワクチンを除外しました。また、彼は現在のワクチン副反応データ収集システムの抜本的な見直しを訴え、ワクチンの副反応に関する真の情報を抑制していると主張しています。さらに、連邦ワクチン被害補償プログラムの変更も提案しており、ワクチンとの関連が証明されていない有害事象に対する訴訟を容易にすることを目指しています。

AIによる分析の可能性と専門家の懸念

### 専門家による期待

一部の専門家は、AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用により、これまで見過ごされてきたワクチンの安全性に関する問題を検出できる可能性を指摘しています。専門家によれば、AIは新たな安全性の問題を検出し、仮説生成のメカニズムを強化する可能性があります。また、過去には、ジョンソン・エンド・ジョンソンのCOVID-19ワクチン接種者におけるまれな血栓症や、mRNA COVID-19ワクチン接種者、特に若い男性における心筋炎のまれな症例など、VAERSが正当な安全性の問題を指摘した事例も存在します。

### 懸念されるリスク

一方で、専門家からは大きな懸念も表明されています。VAERSのデータは検証されておらず、不正確または不完全な情報が含まれている可能性があるため、AIが生成する仮説には多くの誤検出が含まれる可能性があり、専門家による慎重なフォローアップが必要になると指摘されています。また、LLMは「幻覚（hallucinations）」と呼ばれる、もっともらしい偽情報を生成する傾向があるため、AIの出力を鵜呑みにせず、統計学、疫学、およびLLMの課題を理解した専門家による詳細な調査が不可欠です。

### 今後の展望と課題

このAIツールの展開は、ワクチン安全性監視の効率化に貢献する可能性がありますが、その一方で、未検証のデータに基づく不確かな情報が、ワクチン懐疑論を助長するために悪用されるリスクも無視できません。特に、ロバート・F・ケネディ・ジュニア長官のようなワクチン懐疑論者が、AIの分析結果を自身の主張の根拠として利用する可能性が懸念されています。AIによる分析結果の解釈と利用には、科学的根拠に基づいた透明性の高いプロセスが求められます。また、CDCにおける人員削減が進む中で、新たに出現するデータをスクリーニングし、さらなる調査が必要なものを特定し、対応する能力を確保することが、今後の重要な課題となるでしょう。