医療システムの課題解決に取り組む自律型AI（How agentic AI is working to fix a broken healthcare system）

テキサスA&M大学の研究チームは、医療現場の人手不足や事務負担を軽減するため、患者との対話、表情認識、生体情報取得などを行うエージェンティックAI群を開発している。主な試作システムには、100以上の言語に対応して受付・書類手続きを支援するAI医療受付、表情や反応時間、生体情報から認知症の初期兆候を検出する仮想インタビュアー、検査や処置を受ける子どもに手順説明や呼吸・気晴らしを提供するAIコンパニオン「Oliver」がある。認知症検出では、無関心（apathy）に関連する微細な行動変化を捉える「Digital Apathy Signature」の構築を目指している。AIは医療従事者の代替ではなく、反復的な業務を担って医療者が患者対応に集中できるようにする補完役として設計され、実際の医療現場で患者・医療者・管理者からのフィードバックを受けながら改良されている。