サブサハラアフリカにおけるOne Health関連感染症研究における人工知能ベースのモデリング技術の利用：レビュー
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年5月8日
タイトル：The use of artificial intelligence based modelling techniques in One Health-related infectious disease studies in Sub-Saharan Africa: a review
雑誌名：Front Artif Intell. 2026; 9: 1778800. doi: 10.3389/frai.2026.1778800.
概 要：
サブサハラアフリカは、動物由来の感染症を含む多くの感染症の大きな負担に直面しています。これらの感染症は、人間、動物、環境のシステム間の複雑な相互作用によって影響を受けます。本レビューは、62の査読済み研究からの証拠を統合し、AIベースのモデリング技術がサブサハラアフリカの感染症研究にどのように適用されているかを評価しています。AIの採用は2019年以降急速に増加し、特に2021年から2024年にかけての出版物が顕著です。
方 法：
本研究は、62の査読済み研究を体系的にレビューし、サブサハラアフリカにおける感染症研究におけるAIベースのモデリング技術の適用状況を評価しました。
結 果：
AIツールは主に分類と予測タスクに使用され、アンサンブルモデルや深層学習アーキテクチャが最も高い性能を示しました。特に、畳み込みニューラルネットワークモデルは中央値の精度が100%に近い結果を示しました。マラリア（24%）、HIV（12%）、COVID-19（12%）、結核（6.7%）が最も頻繁に対象とされましたが、動物由来や環境に関連する感染症は比較的少なかったです。また、ほとんどの研究が人間データのみに依存しており、One Healthの枠組みにおいて重要な動物および環境要素の統合にギャップが残っています。
結 論：
AIの応用には、画像ベースの寄生虫検出やIoTを活用した監視、エコリスクモデリング、スマートフォンを用いた診断などの有望な事例がありますが、限られた計算インフラやデジタル接続の不十分さ、データガバナンスの弱さ、AI専門家の不足がAIの展開を制約しています。一方で、モバイル接続の拡大やクラウドベースの分析、多言語AIツールの進展は、監視システムの強化や健康従事者の支援、地域社会の関与を改善する新たな機会を生む可能性があります。