新型コロナウイルスの流行で、「感染症をいかに早く検知するか」が世界の共通課題になりました。近年はBlueDotやMetabiotaといったAI企業が注目されていますが、実はAI以前から存在する“古典的な早期警告システム”があります。
それが ProMED-mail（プロメド・メール） です。
ProMED-mailとは？──感染症監視の“原点”
ProMED-mail（Program for Monitoring Emerging Diseases）は、1994年に誕生した感染症監視ネットワークです。
当時はまだインターネット黎明期でしたが、世界中の医師、研究者、獣医師、ジャーナリスト、さらには一般市民までもが「感染症の異常」をメールで投稿し、それを専門家（モデレーター）がレビューして配信する仕組みをつくりました。
まさに 「人力SNS × 感染症サーベイランス」 と呼べる存在でした。
SARSやエボラをいち早く警告
ProMED-mailは、2003年のSARS流行で大きな注目を浴びました。
中国南部で発生した原因不明の肺炎について、公式発表よりも先にProMEDに情報が投稿され、世界に広まりました。
また、2012年のMERSコロナウイルス流行、2014年の西アフリカ・エボラ出血熱でも、ProMEDは早期に警鐘を鳴らしています。
「アウトブレイクの最初の警告はProMEDから」──感染症の歴史の中で何度もそう言われてきました。
しかし課題も…
一方で、インターネットの発展と情報量の爆発的増加により、ProMEDの限界も明らかになってきました。
- 人手依存：モデレーターが一件ずつレビューするため、処理に時間がかかる
- スピードの限界：AIに比べると速報性で劣る
- 言語の壁：多言語情報を扱うが、人力翻訳に依存
- 情報の偏り：インターネット環境がある地域からの投稿に偏る
ここで期待されるのが AIとの組み合わせ です。
AIが加わるとどう変わるか？
AIを導入することで、ProMEDの仕組みは次のように拡張できます。
- 自然言語処理（NLP）：世界中のニュースやSNSから感染症兆候を自動検出
- 機械翻訳・要約：多言語の記事を即座に翻訳・要約
- クラスタリング：同じ病気に関する情報をまとめ、ノイズを削減
- フェイク情報検出：誤情報やデマを自動的にフィルタリング
⇨ これにより「人間が一から読む」負担は減り、AIが整理した候補リストを専門家が精査するという効率的な形が実現できます。
ProMEDとAIは補完関係にある
では、AIがあればProMEDは不要になるのでしょうか？答えはNOです。
ProMEDにはAIにはない強みがあり、両者は補完し合う関係にあります。
ProMEDとAIの役割の違い
| 項目 | ProMED-mail（人力型） | AI型システム（BlueDot, HealthMapなど） |
|---|---|---|
| 情報源 | 医師・研究者・市民からの投稿 | ニュース記事、SNS、渡航データなど |
| 強み | 専門家の直感で“意味ある異常”を拾える | 膨大な情報を高速処理、多言語対応 |
| 信頼性 | 人間がレビュー → 誤情報が少ない | デマやノイズも拾う可能性あり |
| スピード | △ 処理に時間がかかる | ◎ リアルタイムに近い検知が可能 |
| 規模 | 投稿依存、地域に偏りあり | 世界規模で自動解析可能 |
| 主な役割 | 「質を担保する目利き」 | 「量とスピードを担保するエンジン」 |
⇨ ProMEDは「質」、AIは「量とスピード」 を担う。両方を組み合わせてこそ、真に強力なサーベイランスになるのです。
実際の動き
現在、BlueDotやHealthMapといったAIシステムは、ProMEDからの情報を学習や解析に利用しています。
また、WHOやCDCなど国際機関も、ProMEDの速報とAI解析を組み合わせてリスクアセスメントを行っています。
つまり、ProMEDは「AIの教師データ」としても重要な役割を担っているのです。
まとめ ─ 古典と最先端の融合
ProMED-mailは1994年に生まれた古典的な感染症サーベイランスですが、SARSやエボラ、MERSなど数々のアウトブレイクをいち早く知らせてきました。
その強みは「人間の直感と信頼性」。AIにはない価値があります。
一方で、AIは「スピードと規模」でProMEDを補完します。
これからの感染症監視は、ProMEDの人力レビュー × AIの高速解析 というハイブリッド型が主流になっていくでしょう。
感染症の世界では「最初に気づいた人（あるいはAI）」が世界を救うことがあります。
その気づきを支える仕組みは、人とAIが協力することで、さらに進化していくのです。
コメント