MEDICINE & AI

タイトル：Deploying medical AI in low-resource settings: a scoping review of challenges and strategies 雑誌名：Front Digit Health. 2026; 8: 1743634. doi: 10.3389/fdgth.2026.1743634. 概　要： 本研究は、低資源環境（LRS）における医療AIの持続可能かつ公平な展開の課題を探求し、実際の解決策を提案することを目的としています。多くの低中所得国（LMIC）では、デジタルヘルスの取り組みがインフラの脆弱性やデータの断片化、限られた地元のスキル、ガバナンスのギャップによって妨げられています。既存の証拠からの教訓を集約し、公平で実行可能かつ持続可能なデジタルヘルスアプローチを支援することが重要です。 方　法： PRISMA-ScRフレームワークに従い、2015年1月から2026年1月までに発表された査読済み文献のスコーピングレビューを実施しました。PubMed、Scopus、Web of Science、IEEE Xplore、Google Scholarを通じて検索を行い、医療AIの展開、実施障壁、またはLMICの医療環境における支援戦略を検討した研究を対象としました。データは、デジタルインフラと接続性、データの質と地元の能力、倫理とガバナンス、政策と持続可能性の4つの領域にわたってテーマ別に抽出・分析されました。 結　果： 合計44件の研究が選定基準を満たしました。分析の結果、低資源環境でAIを機能させるためには、高度な技術よりも適切なシステムが必要であることが示されました。共通の問題として、不安定な電力供給やインターネットアクセス、混乱したデータ、医療従事者のAIに対する理解不足、使用に関する明確なルールの欠如が挙げられました。支援戦略としては、強靭なデジタルインフラへの投資、相互運用可能なデータ標準の採用、継続的な能力構築プログラム、公平性とバイアス監査メカニズム、AIガバナンスの国家デジタルヘルス政策への統合が報告されました。 結　論： LMICにおける医療AIの持続可能かつ公平な展開には、AIライフサイクル全体にわたって人間中心の価値（透明性、説明責任、プライバシー、公平性）を組み込む必要があります。このレビューは、WHOおよびUNESCOのAI倫理フレームワークに沿って、デジタルヘルスにおける意義ある革新は、文脈を考慮した信頼できるAIシステムを通じて人間の判断を補完することに依存していることを強調しています。ただし、英語文献のみに限定されていることや、研究の異質性により定量的な統合ができなかった点が本レビューの限界です。