HEAT AI法案（H.R.9285）― 熱中症の死亡が過少報告されているという認定から出発し、AIで見落とされた症例を拾い直す

1「数えられていない」ことから始める

この法案の出発点は、熱中症が危険だという主張ではない。そもそも何件起きているかが正確に分かっていない、という認定である。理由として挙げられているのは2つで、疾病の分類コードでは熱中症として拾いきれないこと、そして医療者による記録の書き方が揃っていないこと。統計に現れないものは、政策の優先度を決める材料にもならない。対策の前に、測り方そのものを直そうとしている点がこの法案の性格を決めている。

2非構造化データを読むという役割

AIに求められている役割も具体的である。カルテに書かれた自由記述のような非構造化の臨床データと、地域の気象情報を突き合わせ、現行の仕組みが見落としている症例を特定する。コード化された数値を集計するのではなく、人が書いた文章を読んで判断するという使い方であり、大規模言語モデルが明示的に挙げられているのはそのためと読める。

死亡の要因を主要因・副次因・第三の要因まで見ようとしているのも、熱が単独でなく他の疾患と重なって現れることを前提にしている。

33件以上5件以下という助成の刻み方

プログラムは、3件以上5件以下の適格団体への助成として設計されている。全国一斉ではなく、少数の実施例から始める形である。2026年8月31日時点で当サイトが保持する米国AI関連法案には、5件以上のシステムを優先して評価させるもの、12名以上20名以下で作業部会を作るものなど、数を条文で区切る例が並ぶ。

着手できる規模に落として計画倒れを防ぐ書き方であり、AIを政策に組み込む段階の法案に共通して見られる。なお、助成の総額や期間は、本記事が参照した部分には現れていない。

4対策の前に、測り方を直す

この法案の出発点は、熱中症が危険だという主張ではありません。そもそも何件起きているかが正確に分かっていない、という認定です。

1. 1数えられていない疾病の分類コードでは熱中症として拾いきれない
2. 2記録が揃っていない医療者による記録の書き方が統一されていない
3. 3AIが読み直すカルテの自由記述のような非構造化データと地域の気象情報を突き合わせる
4. 4見落とされた症例を拾う死亡の要因を主要因・副次因・第三の要因まで見て特定する

統計に現れないものは、政策の優先度を決める材料にもなりません。コード化された数値を集計するのではなく、人が書いた文章を読んで判断するという使い方であり、大規模言語モデルが明示的に挙げられているのはそのためと読めます。プログラムは3件以上5件以下の適格団体への助成として設計されており、全国一斉ではなく少数の実施例から始める形です。