米公衆衛生機関が OpenAI・Anthropic の AI を試験
米国公衆衛生機関が OpenAI と Anthropic の生成 AI モデルを実証する「PULSE」プログラムを開始し、実装ガイドラインの策定と信頼性の構築を目指す。
キーポイント
大規模な実証プログラムの開始
Coalition for Health AI が中心となり、OpenAI と Anthropic の企業版ライセンスを無償提供し、10 の管轄区域で生成 AI ツールの試験運用を行う。
5 つの具体的な活用ケース
バイオ監視、社会経済的要因のマッピング、運営効率化、多言語翻訳ハブ、臨床データ取得など、公衆衛生分野に特化した 5 つのユースケースが選定される。
ガバナンスとリスク管理への懸念
NIST の AI リスク管理フレームワークに沿った評価が必要だが、プライバシー、セキュリティ、人間による検証プロセスに関する詳細な基準は現時点で公表されていない。
HIPAA の適用範囲と設定の不明確さ
HIPAA は全ての参加組織に適用されるわけではなく、データや機能によって適用の有無が分かれる。また、PULSE デプロイメントにおけるデータ保持期間やアクセス制御などの具体的な設定ルールは発表されていない。
パイロット計画と評価基準の未定
パイロットは 2026 年秋に開始され、ガイドブックは 2027 年に公開予定だが、評価方法や各ユースケースごとの審査基準（技術的・プライバシー面など）はまだ公表されていない。
AI 導入の現状と期待
地方保健部門の約 40% がまだ AI を活用していないが、業務効率化への関心は高い。企業側は、プライバシーやガバナンスを初期段階から組み込んだ環境でツールを検証できることを強調している。
参加資格と範囲
州・準州保健局、郡市機関、先住民族当局、インディアン保健組織など多様な公衆衛生関係者が対象となる。
重要な引用
"Every major technological transformation succeeds or fails based on trust, governance and execution," Dr. David Lakey said.
PULSE will support agencies in this endeavour, and is specifically designed for practical implementation.
"We believe AI should be useful, safe and accessible to the people tackling society's most important challenges," Felipe Millon, OpenAI's head of government go-to-market, said.
"Public health teams are being asked to do more with less, and AI can help — as long as it's brought in with care and the right guardrails," Elizabeth Kelly, Anthropic's head of beneficial deployments, said.
「AI は公衆衛生の提供方法を再構築していくことは確実だが、重要なのはそれを考証して行うかどうかだ」
「このプログラムは、より広範な実施前に機関が AI を実践的に経験する機会を与えることを意図している」
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このニュースは、生成 AI が医療・公衆衛生という極めて厳格な規制環境において実社会に導入されるための重要な第一歩を示しています。企業と政府機関の連携により、技術の可能性を評価するだけでなく、信頼性とガバナンスの枠組みを構築しようとする試みであり、今後の業界全体における AI 実装の標準化に大きな影響を与える可能性があります。
編集コメント
公衆衛生という人命に関わる領域で、主要 AI ベンダーが実証実験に参加する点は画期的ですが、データプライバシーや誤情報の検証プロセスに関する透明性が今後の成否を分ける鍵となります。技術の導入速度だけでなく、ガバナンス体制の整備状況にも注目が集まるべき重要な事例です。
米国では、健康 AI コーリション（Coalition for Health AI）、OpenAI、Anthropic、そして Accenture が連携する新たなプログラムのもと、各地の公衆衛生部門が生成的 AI ツールの実証実験を開始します。
このプログラムは「PULSE（Public Health Use Case and Learning Scaling Engine）」と名付けられ、州、地方、先住民地域、あるいは領土の 10 の管轄区域で試験が行われます。その目的は、同様の導入を検討する他の公衆衛生機関向けの実施ガイドラインを策定することです。
OpenAI と Anthropic はそれぞれ、最大 2,000 人の公衆衛生従事者が利用可能なエンタープライズライセンス計 10 件を無償提供します。一方、Accenture が参加者の登録管理を担当し、実験結果に基づいた実践的な運用マニュアル（プレイブック）の作成を支援します。
このプログラムにより、公衆衛生従事者は OpenAI と Anthropic のエンタープライズ向け AI プロダクトを利用できるようになります。ただし、CHAI は現在、どの製品やモデルバージョン、設定が採用されるか、また両社がどのようにパイロット試験に割り当てられるかについては明らかにしていません。
「あらゆる主要な技術変革は、信頼性、ガバナンス、そして実行力によって成否が決まります」と語るのは、元テキサス州保健担当コミッショナーのデビッド・レイキー博士です。「PULSE はこの取り組みを支援するために設計されたものであり、特に実務での導入に焦点を当てています。」
5 つの公衆衛生活用事例
ヘルスケア AI コアリション（Coalition for Health AI）の指導評議会が、参加する管轄区域を選定し、5 つの利用ケースに焦点を当てたコミュニティへ専門家を配置します。対象となる利用ケースは、バイオサーベイランスと薬物流行の予測、健康の社会的決定要因（SDoH）とそのマッピング、業務効率化と地域からのフィードバック分析、公衆へのコミュニケーションおよび多言語翻訳ハブ、そして自動的な臨床データ検索と FHIR 照会エンジンです。
NIST の AI リスク管理フレームワークでは、AI システムの評価は、その意図された用途や運用環境、影響を受ける関係者、そして潜在的な結果に応じて行うべきだと推奨しています。一方、CHAI は PULSE プロジェクトの 5 つの利用ケースに関する独自の評価基準、プライバシー要件、セキュリティ要件、あるいは人的レビューの要否についてはまだ公表していません。
FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）は、互換性のあるシステム間で医療情報を電子交換するために HL7 が策定した標準規格です。
PULSE には自動的な臨床データ検索と FHIR 照会エンジンが含まれていますが、発表文では生成 AI の役割について具体的な定義はありません。モデルがクエリを生成するのか、レコードを取得するのか、返された情報を要約するのか、あるいはこれらの機能を組み合わせるのかについても言及されていません。
また、誤ったクエリや不完全な検索結果、あるいは根拠のない要約情報が利用される前に、スタッフによってチェックされるかどうかについても説明がありません。
提案されている応用例には、人口統計情報、地理情報、臨床データ、あるいは集団健康に関する情報が含まれる可能性があります。ただし、CHAI（米国保健医療サービス庁）は、パイロットプログラムで個人を特定できる記録、匿名化された情報、合成データ、または集計済みデータセットのいずれを使用するかについては言及していません。
米国の保健福祉省（HHS）は、HIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）の対象となる組織に対し、特定の電子健康情報の保護を義務付けています。同省が公表するクラウドコンピューティングに関するガイダンスでは、規制対象となる組織やサービスプロバイダーが、クラウドシステムにおいて電子保護健康情報を作成・受信・維持・送信する際、HIPAA の要件を満たす必要があると明記されています。
ただし、HIPAA がすべての参加組織やワークフローに適用されるわけではありません。その適用範囲は、担当機関、対象となるデータの種類、および実施される機能によって異なります。
OpenAI は、ChatGPT Enterprise や API などのビジネスサービスにおける入力・出力データを、デフォルトではモデルの学習や改善に使用しないと明言しています。Anthropic も同様に、商用製品からの入力・出力をデフォルトでモデル学習に利用しない方針を示しています。
しかし、これらのプロバイダーの方針は、PULSE 展開（導入）がどのように構成されるかを定義するものではありません。今回の発表では、データの保持期間、アクセス制御、監査体制、データ保存要件、あるいは保護健康情報の提出に関するルールについても言及されていません。
「AI は、社会の最も重要な課題に取り組む人々にとって、有用であり、安全で、アクセスしやすいものであるべきだと考えています」と、OpenAI の政府向け市場統括責任者フェリペ・ミロン氏は語りました。同氏はさらに、これらのライセンスは、公衆衛生機関が構造化されたプロセスを通じてツールを評価できるよう支援することを目的としていると付け加えました。
ガバナンスと評価の基準はまだ明確になっていません
パイロット実験は 2026 年秋に開始される見込みです。CHAI（米国健康技術評価センター）は、その結果として得られる運用マニュアル（プレイブック）を 2027 年に公開し、他の公衆衛生機関が参照資料として活用することを期待しています。
しかし、CHAI はまだパイロット実験の評価に用いる具体的な指標を発表していません。また、各ユースケースが技術面、運用面、プライバシー、安全性といった個別の基準で別々に評価されるのかどうかについても言及していません。
発表内容には、モデルの出力結果をどのようにレビューするかも明記されていません。生成された公衆衛生コミュニケーションを staff が承認する必要があるか、翻訳の検証や取得した臨床情報の妥当性確認、バイオサーベイランスや薬物流行（ドラッグ・ウェーブ）に関する出力の使用前の見直しを義務付けるかなどについても触れられていません。
NIST（米国国立標準技術研究所）のガイダンスでは、人間の監督が必要な AI 機能を特定し、ユーザーがシステムの性能と限界を理解できるよう訓練するよう推奨しています。また、生成 AI に関する同ガイドラインは、テスト、検証、モニタリング、ドキュメント作成、プライバシー保護、管理監督についても網羅しています。
「公衆衛生チームは、限られたリソースでより多くのことを求められていますが、AI は適切に導入され、適切なガードレールが設けられれば、その支援になります」と、Anthropic の有益な展開担当責任者であるエリザベス・ケリー氏は語りました。彼女は PULSE プログラムにより、現場の専門家がプライバシー保護やガバナンス、責任ある利用措置を最初から組み込んだ環境で、これらのツールを実際に試すことができるようになると説明しています。
CHAI が引用した全米郡および市保健局協会（National Association of County and City Health Officials）のデータによると、地方自治体の保健部門の約 40% はまだ AI を活用していません。この連携団体は、一部の部署が業務プロセスの見直しや運用効率の向上に関心を持っていると指摘しています。
PULSE では、企業向けライセンスの提供、オンボーディング支援、ピアコミュニティの形成、そして導入のためのプレイブック（実践ガイド）が用意されます。ただし、CHAI は参加する自治体に対する人員配置の最低基準、インフラ要件、相互運用性、あるいはサイバーセキュリティ対策についてはまだ具体的な規定を明言していません。
参加資格があるのは、州および準州の保健部門、郡や市町村の行政機関、先住民族当局、インディアン・ヘルス組織、そして大規模都市の保健部門です。
PULSE では、10 の自治体から得られた知見を基に、より広範な活用に向けたガイダンスへ落とし込む計画です。しかし今回の発表では、部署の規模や技術システム、法的責任、人員配置、調達体制の違いをプレイブックがどのように反映させるかについては言及されていません。
発表内容には、バイオサーベイランスや薬物流行予測、臨床データ検索からの出力が、単なるテスト利用に留まるのか、スタッフによるレビュー対象となるのか、それとも実際の業務フローに組み込まれるのかについて、明確な記述がありません。
PULSE は、ヘルスケア AI に対するガバナンス基準を策定する「Coalition for Health AI」の広範な活動の一環です。同団体は今年 5 月、150 名以上のヘルスケア AI 関係者を招いたワークショップや作業部会を通じて、8 つのガバナンス分野にわたるガイダンス開発計画を発表しました。
以来、同連合体は組織内の AI ポリシー、ガバナンス構造、内部リソースに関する実践ガイドブックの公開を開始しています。今後はヘルスケア AI 管理の他の領域についても追加的なガイダンスが提供される見込みです。
一方、CHAI は「Joint Commission」と連携し、同団体が推進する任意の「ヘルスケアにおける AI の責任ある利用」認定基準に合致したガバナンスガイドブックの作成にも取り組んでいます。ただし、今回の PULSE 発表では、参加する公衆衛生機関が当該認定基準に基づいて評価されることは明言されていません。
Coalition for Health AI の最高経営責任者であるブライアン・アンダーソン医師は、公衆衛生機関が COVID-19 パンデミックに直面した際、長年にわたる技術投資の不足に悩まされていたと指摘しました。その上で、PULSE プログラムは、広範な導入前に各機関が AI を実際に体験し、実践的な知見を得ることを目的としていると説明しています。
「AI が公衆衛生の提供方法をどう変えるかは確実だ。重要なのは、それをどのように考えるかだ」と語るのは、元ホワイトハウスCOVID-19対策調整官のアシシュ・ジャ博士です。同氏は今回のプログラムを通じて、どの応用が実際に機能するかを検証し、その結果を他の機関向けに文書化すると説明しました。
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「米国の公衆衛生機関が OpenAI と Anthropic の AI モデルを検証へ」という記事は、AI News に最初に掲載されました。
原文を表示
Public health departments across the United States will test generative AI tools under a new programme involving the Coalition for Health AI, OpenAI, Anthropic, and Accenture.
The Public Health Use Case and Learning Scaling Engine, known as PULSE, will support trials in 10 state, local, tribal, or territorial jurisdictions. The programme is intended to produce implementation guidance for public health agencies considering similar deployments.
OpenAI and Anthropic have donated 10 enterprise licences with capacity for up to 2,000 public health practitioners. Accenture will oversee participant onboarding and help develop playbooks based on the trials.
The programme will give public health practitioners access to enterprise AI products from OpenAI and Anthropic. CHAI has not identified the products, model versions, or configurations that will be used, or explained how the two providers will be assigned across the pilots.
“Every major technological transformation succeeds or fails based on trust, governance and execution,” Dr. David Lakey, a former Texas health commissioner, said. “PULSE will support agencies in this endeavour, and is specifically designed for practical implementation.”
Five public health use cases
The Coalition for Health AI’s leadership council will select the participating jurisdictions and assign practitioners to communities focused on five use cases. These include biosurveillance and drug-wave prediction, social determinants of health and SDoH mapping, operations and efficiency and community-feedback analysis, public communications and a multilingual translation hub, and automated clinical-data retrieval and a FHIR query engine.
NIST’s AI Risk Management Framework recommends evaluating AI systems according to their intended use, operating environment, affected parties, and potential consequences. CHAI has not published separate evaluation, privacy, security, or human-review requirements for the five PULSE use cases.
FHIR is an HL7 standard used to exchange healthcare information electronically between compatible systems.
PULSE includes an automated clinical-data retrieval and FHIR query engine, although the announcement does not define the role of generative AI in that workflow. It does not state whether the models will generate queries, retrieve records, summarise returned information, or combine those functions.
The announcement also does not explain whether incorrect queries, incomplete retrievals, or unsupported summaries will be checked by staff before the information is used.
Some proposed applications could involve demographic, geographic, clinical, or population-health information. CHAI has not said whether the pilots will use identifiable records, de-identified information, synthetic data, or aggregated datasets.
The US Department of Health and Human Services requires organisations covered by HIPAA to protect certain electronic health information. Its cloud-computing guidance states that regulated organisations and service providers must meet HIPAA requirements when cloud systems create, receive, maintain, or transmit electronic protected health information.
HIPAA will not apply to every participating organisation or workflow. Its application will depend on the agency, the data involved, and the function being performed.
OpenAI states that inputs and outputs from its business services, including ChatGPT Enterprise and its API, are not used to train or improve its models by default. Anthropic also says it does not use inputs and outputs from its commercial products for model training by default.
Those provider policies do not define how the PULSE deployments will be configured. The announcement does not set out retention periods, access controls, audit arrangements, data-storage requirements, or rules governing the submission of protected health information.
“We believe AI should be useful, safe and accessible to the people tackling society’s most important challenges,” Felipe Millon, OpenAI’s head of government go-to-market, said. He added that the licences were intended to help public health organisations evaluate the tools through a structured process.
Governance and evaluation remain undefined
The pilots are scheduled to begin in autumn 2026. CHAI expects the resulting playbooks to be released in 2027 and used as reference material by other public health agencies.
CHAI has not published the measures that will be used to assess the pilots or explained whether each use case will be evaluated under separate technical, operational, privacy, and safety criteria.
The announcement also does not explain how model outputs will be reviewed. It does not state whether staff must approve generated public communications, verify translations, validate retrieved clinical information, or review biosurveillance and drug-wave outputs before they are used.
NIST guidance recommends identifying which AI functions require human oversight and training users to understand system performance and limitations. Its generative AI guidance also covers testing, validation, monitoring, documentation, privacy, and management oversight.
“Public health teams are being asked to do more with less, and AI can help — as long as it’s brought in with care and the right guardrails,” Elizabeth Kelly, Anthropic’s head of beneficial deployments, said. She said PULSE would allow practitioners to test the tools in their own environments with privacy, governance, and responsible-use measures incorporated from the start.
Data from the National Association of County and City Health Officials cited by CHAI showed that nearly 40% of local health departments were not using AI. The coalition said some departments were interested in revising workflows and improving operational efficiency.
PULSE will provide enterprise licences, onboarding, peer communities, and implementation playbooks. CHAI has not specified the minimum staffing, infrastructure, interoperability, or cybersecurity requirements for participating jurisdictions.
Eligible participants include state and territorial health departments, county and municipal agencies, tribal authorities, Indian health organisations, and large city health departments.
PULSE plans to convert findings from 10 jurisdictions into guidance for wider use. The announcement does not explain how the playbooks will account for differences in agency size, technical systems, legal responsibilities, staffing, or procurement arrangements.
The announcement also does not explain whether outputs from biosurveillance, drug-wave prediction, or clinical-data retrieval will be used only for testing, presented to staff for review, or incorporated into operational workflows.
PULSE forms part of the Coalition for Health AI’s broader work on governance standards for healthcare AI. In May, the organisation announced plans to develop guidance covering eight governance areas through workshops and working groups involving more than 150 healthcare AI representatives.
The coalition has since started publishing playbooks on organisational AI policies, governance structures, and internal resources. Additional guidance is expected to cover other areas of healthcare AI management.
Separately, CHAI has worked with the Joint Commission on governance playbooks aligned with its voluntary Responsible Use of AI in Healthcare certification. The PULSE announcement does not state that participating public health agencies will be assessed under that certification.
Dr. Brian Anderson, chief executive of the Coalition for Health AI, said public health agencies entered the COVID-19 pandemic after years of limited investment in technology. He said the PULSE programme was intended to give agencies practical experience with AI before wider implementation.
“We know AI is going to reshape how we deliver public health — the question is whether we do it thoughtfully or not,” Dr. Ashish Jha, a former White House COVID-19 response coordinator, said. He said the programme would test which applications work and document the findings for other agencies.
See also: Bunkerhill raises $55M to scale agentic AI across health systems
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