生成AIを用いた環境健康研究の平易な言語要約：コミュニティ参加型質的研究
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年5月14日
タイトル：Plain Language Summarization of Environmental Health Research Using Generative AI: Community-Engaged Qualitative Study
雑誌名：J Med Internet Res. 2026 May 13; 28: e87118. doi: 10.2196/87118.
概 要：
本研究は、環境健康に関する研究の平易な言語要約（PLS）を生成AIを用いて作成するためのコミュニティに基づいたプロンプトの開発と改良を目的としています。環境健康研究では、影響を受けるコミュニティが不均衡な健康リスクに直面しているため、地域の文脈や文化的関連性を考慮することが重要です。
方 法：
ケンタッキー州ルイビルで、97名の参加者を対象にコミュニティ参加型の質的研究を実施しました。参加者は、社会正義に関する非営利団体のインターン、若者育成プログラムの参加者、信仰に基づくコミュニティ組織のメンバー、環境正義に焦点を当てたコミュニティ諮問委員会のメンバーから構成されました。参加者は、GPT-4oを用いて生成された3種類のプロンプトスタイルのPLSをレビューし、フィードバックを収集しました。
結 果：
参加者は、300〜400語の要約を好み、6年生から8年生の読みやすさを求めました。要約は、定義を先に提示し、見出しや箇条書きを使用して可読性を向上させることが重要とされました。構造のない要約は長すぎて解釈が難しいとされ、箇条書きのみの形式は単純すぎると評価されました。若者参加者は明確さと実用性を重視し、信仰に基づく参加者は信頼と文脈の重要性を強調しました。
結 論：
コミュニティ参加型のプロンプト開発は、AI生成のPLSの関連性と解釈可能性を向上させる可能性があります。利害関係者の視点をプロンプト設計に組み込むことで、研究の翻訳を改善し、AI生成の要約が影響を受けるコミュニティの情報ニーズを反映する戦略が提供されます。