親密なパートナーによる暴力のリスク経路における人工知能：フェミサイド予防と医療・法的責任に関するPRISMA-ScRレビュー
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年7月8日
タイトル：Artificial intelligence in intimate partner violence risk pathways: a PRISMA-ScR review of femicide prevention and medico-legal accountability
雑誌名：Front Digit Health. 2026; 8: 1877651. doi: 10.3389/fdgth.2026.1877651.
概 要：
本研究は、親密なパートナーによる暴力（IPV）やフェミサイドに関連するリスク経路における人工知能（AI）の役割を探るPRISMA-ScRスコーピングレビューです。AIがフェミサイドを予測できるかどうかではなく、AI関連の手法がどのように機関におけるエスカレーションの兆候を認識し、文書化し、伝達し、行動を促すのかに焦点を当てています。英語文献を対象に、IPVや関連するリスク経路におけるAIの利用状況をマッピングしました。
方 法：
このレビューは、Joanna Briggs Instituteのガイダンスに基づき、Population-Concept-Contextフレームワークを用いて構成されました。検索により4,099件の記録が特定され、重複を除いた後、2,906件がスクリーニングされ、166件が全文評価され、125件がコアエビデンスマップに含まれました。
結 果：
収集した証拠は多様で、臨床記録、警察のナarratives、法的文書、ソーシャルメディアの投稿、調査データなどが含まれました。AI関連の手法は主に検出、分類、記録リンク、リスク層別化、テキストマイニング、トリアージ、意思決定支援に使用されましたが、フェミサイド予防介入の直接評価にはあまり用いられていませんでした。
結 論：
AIは個別のフェミサイド予測を支持せず、致命的な暴力を防ぐことを示すものではありません。むしろ、AIは人間主導のリスク認識経路の一部としての役割を果たすことが支持されます。AIは機関の認識と調整を支援する可能性がありますが、専門的な判断やサバイバー中心の実践、適切な予防システムの代替にはなりません。