MEDICINE & AI

タイトル：Applied artificial intelligence for global child health: Addressing biases and barriers 雑誌名：PLOS Digit Health. 2024 Aug; 3(8): e0000583. 概　要： 本研究は、医療における人工知能（AI）および機械学習（ML）の潜在的な利点を考慮し、特に小児研究と実践におけるこれらの技術の適用について検討しています。現在、AI/MLは小児データに関連する特有の技術的考慮や、子どもや若者の特有の脆弱性に十分に対応していません。特に、低中所得国（LMICs）では、AI/MLの適用が主に概念実証段階にとどまっており、既存の取り組みは高所得国（HICs）に集中しています。本レビューでは、グローバルにおける小児向けAI/MLの効果的な実施を妨げる複数の課題を特定し、進展を促すために必要な変化を探ります。 方　法： 本研究はナarrative reviewであり、AI/MLのライフサイクル全体における子ども特有の技術的考慮が見落とされていることを指摘しています。また、子どもに影響を与える高度な技術の安全かつ責任ある展開を可能にするために、適切な国家および国際的な枠組みとガイダンスが必要であることを強調しています。 結　果： AI/MLの開発と研究において、LMICsのニーズと懸念を考慮することが重要であり、これにより小児医療における不平等を助長しないシステムを構築することが求められます。地域のシステム、文化、臨床実践に基づいた人間中心のアプローチが必要です。 結　論： AI/MLの潜在的な利点を普遍的に実現するためには、国際的な協力、能力構築、強力な監視が必要です。リソースが限られた環境での小児向けAI/MLの開発とテストへの投資は、医療システム全体のニーズを評価する一環として行われるべきです。