気候エネルギー環境部に所属する国立環境科学院は、化学物質のリスク評価に使用される有害性データをAIが自動で収集・抽出し、データベースを構築する技術を開発し、7日に国際特許を出願すると発表した。
リスク評価は、化学物質が持つ有害性と人間・環境に及ぼす影響を総合的に判断する過程である。有害性の確認、用量-反応評価、曝露評価、リスクの決定の順に進められる。
これまで専門家は膨大な国内外の報告書や資料を直接探し、検討し、必要な毒性値を手書きで移さなければならなかったため、評価できる物質数には限界があった。今回の技術は、リスク評価の第一段階である有害性確認の過程で、報告書の調査・収集から有害性データの抽出、データベース構築までの三つの段階を自動化した。
AIは機関ごとのホームページに自動でアクセスし、報告書のリストと詳細情報を集め、原文を保存する。その後、数百ページにわたる報告書の目次構造を分析し、人間・生態に関する有害性の部分を見つけ出し、試験種や毒性値などを自動で抽出する。
抽出したデータには原文ページに直接移動できるリンクも生成される。評価者はAIの抽出結果を原資料と即座に比較できるようにし、結果の信頼性を検証できるようにしている。
国立環境科学院は、これを適用した試験モデル『ATOM（AIベースの毒性証拠マイナー）』を開発し、欧州連合（EU）のリスク評価報告書などからデータを収集・抽出している。
今後は有害性情報の収集だけでなく、曝露評価やリスクの決定、報告書作成まで自動化の範囲を段階的に拡大する。2030年までにリスク評価全過程の自動化システムを構築し、物質ごとの評価期間を現在より70%以上短縮することが目標である。
現在、国立環境科学院が年間評価する化学物質は約15種である。科学院が示した『3倍以上の拡大』目標を単純に適用すると、自動化後には年間最低45種以上の化学物質を評価できることになる。
開発した技術はすでに『人工知能基盤の有害性データの全自動収集・抽出・合成及びデータベース化方法及びシステム』として国内特許登録を完了している。国立環境科学院はこれを基に国際特許も推進する。
政府は、アメリカ、日本、カナダ、イギリス、ドイツなど10カ国の政府と国連（UN）、経済協力開発機構（OECD）、EUなどが参加するリスク評価加速国際協議体（APCRA）を通じて、関連技術の協力も拡大する予定である。
金秀珍国立環境科学院環境健康研究部長は「今回の国際特許出願を契機に、膨大な有害性データから迅速かつ一貫した情報を自動的に導出する基盤を整えた」と述べ、「現在年間約15種程度の評価物質数を今後3倍以上に拡大できるだろう」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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