メンタルヘルスの相談にAIを使うべきか 精神科医が解説
テキサス大ヒューストン校(UTHealth Houston)の精神科医ロケシュ・シャハニ氏が、メンタルヘルスの助言にAIを使うことについて解説した。AIチャットボットはいつでも使え、多くの人が手軽に豊富な情報を得られる。その手軽さが利用を促す面があるという。
原文を読む →テキサス大ヒューストン校(UTHealth Houston)の精神科医ロケシュ・シャハニ氏が、メンタルヘルスの助言にAIを使うことについて解説した。AIチャットボットはいつでも使え、多くの人が手軽に豊富な情報を得られる。その手軽さが利用を促す面があるという。
原文を読む →AIがキャリアの長さに及ぼす影響について、ファッションやサプライチェーンの労働者も不安を抱えているとする報告書がまとまった。
原文を読む →回答者の間で、AIの助言を受けて専門的な支援を受けるのを遅らせたり、服薬を変えたりする例が報告された。当局は指針の策定を進めている。
原文を読む →パデュー大学のMuhammad Hussain教授が、ウェアラブル機器が生命に関わる事態を認識し、安全に判断し、着用者が動けないときに介入できるかを探る研究と技術開発を進めている。
原文を読む →AIを基盤とする生理学的インテリジェンス企業のWearOptimoが、継続的な健康モニタリング向けの次世代マイクロウェアラブルセンサーを開発している。
原文を読む →2026年のClub Solutions Leadership Retreatでは、フィットネス事業者が会員体験、AI、リーダーシップについて議論した。
原文を読む →PHANES AIの「SeePhys Hub」は、4台のカメラを備えたヘッドバンドと、手首・腰・脚のトラッカー、触覚グローブを組み合わせた製品である。人の動きと触覚のデータを取得し、ロボットの学習に使う。
原文を読む →Warren Buffett氏はお金を働かせるよう説いている。Robinhood CEOのVlad Tenev氏は、誰もが「寝ている間も生産的」なAIエージェントを持つべきだと述べた。
原文を読む →Manisha Bahl医師が、マンモグラフィーを基にした乳がん検出と短期リスク予測のAIモデルを比較した新たな研究について解説した。
原文を読む →乳がん啓発月間を迎え、医療関係者は早期発見がもたらす救命効果と、定期検診を支える技術の進歩に改めて注目している。
原文を読む →ノースウェスタン・メディシンは、検診の精度を高めるためAIを導入している。
原文を読む →Brandon Mashandudze氏が、Lung Cancer Innovation Challengeを通じてAI検診研究の奨学生の称号を得た。
原文を読む →AIは医療画像から健康問題の手がかりを見つける研究に役立つ可能性がある。一方で、患者の個人情報の保護が優先課題となっている。
原文を読む →オーストラリア信号局(ASD)は、AI時代のサイバーセキュリティー強化に向けた新指針を公表した。政府のITシステムは早急な刷新が必要だとしている。
原文を読む →英医薬品・医療製品規制庁(MHRA)は2030年戦略を公表した。医薬品と医療機器の規制を現代化する計画を示している。
原文を読む →働き手の半数近くがAIの利用に消極的だった。Gartnerの調査では、AIが燃え尽き症候群の把握に役立つ可能性が示された。
原文を読む →職場の安全分野でAIの利用は広がっている。ただ、投資、データの質、組織面の課題が導入の障壁として残っている。
原文を読む →ServiceNowとHiltonの人事責任者が、AI導入を進める中での仕事の設計、従業員の学習、ガバナンスの取り組みを説明した。
原文を読む →回答者は、確認しないAIの出力が誤った届け出、期限の失念、監査の不合格につながったと答えた。機密データを個人用のAIツールに入力したチームでは、問題の報告がはるかに多かった。
原文を読む →英国の一部の職場ではAIの導入が広がっている。Advanced Workplace Associates(AWA)の新たな調査では、従業員1人あたり週10.9時間を生み出せる可能性が示された。人員削減や生産性向上にとどまらず、燃え尽きへの対策にもなり得るという。
原文を読む →介事連福岡県支部が研修会を案内している。テーマは「AIの活用で、より良い支援を。」で、介護・障害福祉の現場の人材不足や業務負担の増加を背景に、AIの活用と取得できる加算の見落としを取り上げる。講師は株式会社バイオソノ代表取締役の遠山賢氏である。
元の記事を読む →北海道情報大学は、2007年設立の健康情報科学研究センターを核に「食×健康×情報」の研究とヘルスケアトランスフォーメーション(HX)の社会実装を進めてきた。記事は本間直幸教授と伊藤直仁氏への取材から、江別モデル、江別いきいき未来スタディ、NVIDIA DGX Spark導入によるローカルLLMを活用した研究DXを紹介している。
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