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、監視のための上流型参加型フレームワーク
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2025年10月23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。本研究では、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を用い、AI/ML技術がコミュニティの独自の世界観、強み、医療目標に合致するようにしています。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、研究者のコンソーシアムが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方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。最初の成功を受けて、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対処する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促進するため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、アラスカ部族健康システム内においてAI/MLのセキュリティ、プライバシー、ガバナンス、政策に関する推奨を行う体制を整えることが期待されます。