コミュニティ参加型人工知能：アラスカ部族健康システムにおけるAIおよび機械学習モデルの設計、開発、テスト、検証、使用、監視のための上流的参加型フレームワーク
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Community-engaged artificial intelligence: an upstream, participatory design, development, testing, validation, use and monitoring framework for artificial intelligence and machine learning models in the Alaska Tribal Health System
雑誌名：Front Artif Intell. 2025; 8: 1568886.
概 要：
アメリカインディアンおよびアラスカネイティブ（AI/AN）コミュニティは、健康研究において重要な岐路に立っています。参加型手法と人工知能（AI）および機械学習（ML）の進展を組み合わせることで、公平性を促進することが可能です。アラスカネイティブコミュニティが歴史的な研究の悪用の複雑な遺産を乗り越えるために発展したコミュニティベースの参加型研究方法は、AI/ML技術が彼らの独自の世界観、コミュニティの強み、医療目標に沿うようにするためのフレームワークを提供します。アラスカネイティブ部族健康連合などの研究者コンソーシアムは、アラスカ部族健康システム内の農村コミュニティにおける医療搬送の利用に関する問題に取り組むために、コミュニティ参加型のAI/ML手法を使用しています。
方 法：
この研究は、質的および量的分析を用いた混合手法の収束三角測量研究であり、コミュニティのニーズ、提供者の懸念、文化的文脈に合わせたAI/MLモデルを開発します。初期の成功により、コミュニティの視点を拡大し、モデルを試行し、ガバナンスと倫理の問題に取り組むための第二の資金提供プロジェクトが開始されました。
結 果：
この二つのプロジェクトは、アラスカネイティブ医療における公平なAI/MLの実装を提供する可能性があり、他のAI/ANおよび周縁化されたコミュニティにおいて同様の変化をもたらそうとする研究者や政策立案者にとってのロードマップを提供します。
結 論：
AI/MLの実装における倫理的、法的、社会的影響を考慮し、コミュニティの関与と技術的能力を拡大することで、AI/ANコミュニティにおけるAI/MLの実装を公平に進めることが期待されます。