ウェブ検索広告を用いた実証的皮膚科データセットのクラウドソーシング
カテゴリ：医学教育
公開日：2025年10月24日
タイトル：Creating an Empirical Dermatology Dataset Through Crowdsourcing With Web Search Advertisements
雑誌名：JAMA Netw Open. 2024 Nov 04; 7(11): e2446615.
概 要：
本研究は、ウェブ検索広告を用いて多様で代表的な皮膚科画像データセットを作成する方法の有効性を評価することを目的としています。従来の臨床データセットは病気の幅広さや多様性を反映しておらず、研究や医療教育、AIツールの開発に影響を与えています。2023年3月から11月にかけて、米国のインターネットユーザーに皮膚科の症状画像を提供するよう呼びかけ、得られたデータを分析しました。
方 法：
この前向き観察調査研究では、Google検索広告を使用して皮膚科の症状画像を収集しました。参加者はデジタルインフォームドコンセントを経て、画像とともに人口統計情報を提供しました。収集したデータは、画像の安全性を確認し、プライバシーを保護する措置が講じられました。データ分析は2024年1月から2月に行われました。
結 果：
合計で5749件の提出があり、そのうち5631件（97.9%）が皮膚科の症状画像でした。寄稿者の66.7%が女性で、52.0%が40歳未満でした。2614人の寄稿者のうち32.6%が白人以外の人種または民族を報告しました。4019件の寄稿のうち54.0%が提出から7日以内に発症したと報告され、89.0%がアレルギー、感染症、または炎症性の状態でした。
結 論：
この調査研究の結果は、検索広告が皮膚科画像のクラウドソーシングに効果的であり、健康データセットの作成に有用な方法であることを示唆しています。SCINデータセットは、一般的で短期間の皮膚状態の画像の利用可能性における重要なギャップを埋めるものです。