ドラマの中の出来事は、決して画面の中だけの話ではない。医療業界では今、最先端の「AI医療システム」の導入が急速に進んでいる。画像診断の精度向上や疾患の早期発見においてAIが多大な成果を上げていることは疑いようもない事実だ。しかし、問題はその応用が「限られた医療リソースの割り振り」、すなわち現代版のトリアージにまで及んだときだ。
アルゴリズムはデータに基づいて客観的かつ公平な判断を下すと期待されがちである。だが、学習データそのものに過去の社会的格差や偏見が含まれていたらどうなるか。効率性を最優先するアルゴリズムが、高齢者や障害を持つ人々、低所得層の命を「優先度の低いもの」として排除するリスクは否定できない。客観性という仮面の後ろに潜む選別のリスクに、私たちはどう対処すべきなのだろうか。
