MEDICINE & AI

タイトル：The imperative of diversity and equity for the adoption of responsible AI in healthcare 雑誌名：Front Artif Intell. 2025; 8: 1577529. 概　要： 医療における人工知能（AI）は変革的な可能性を秘めていますが、倫理的責任やシステム的不平等という重要な課題に直面しています。AIモデルにおけるバイアス、例えば黒人女性の診断率の低下や大規模言語モデルにおける性別ステレオタイプは、データや開発プロセスにおける歴史的および構造的な不平等に対処する必要性を浮き彫りにしています。臨床試験やデータセットの不均衡は、主に高所得の英語圏に偏っており、これらの問題をさらに悪化させています。また、AI開発者や研究者の中でのマイノリティグループの過小代表も、これらの課題を悪化させています。公平なAIを実現するためには、多様なデータ収集、連邦データ共有フレームワーク、バイアス修正技術が不可欠です。公平性監査や透明なAIモデル開発プロセス、臨床AIモデルの早期登録などの構造的イニシアチブ、TRAIN-EuropeやCHAIのような包括的な国際協力が責任あるAIの導入を促進します。データセットや開発者・研究者の多様性を優先し、透明なガバナンスを実施することで、倫理的原則を守り、世界中で公平な医療成果を提供するAIシステムを育成することができます。 方　法： 原文に記載がないため省略します。 結　果： 原文に記載がないため省略します。 結　論： AIの責任ある導入には、多様性と公平性が不可欠であり、これを実現するための具体的な施策が提案されています。これにより、倫理的原則を守りつつ、世界中で公平な医療を実現するAIシステムの構築が期待されます。