MEDICINE & AI

タイトル：Biases in an artificial intelligence image-generator's depictions of healthy aging and Alzheimer's 雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2026 Feb 01; 33(2): 442-450. doi: 10.1093/jamia/ocaf173. 概　要： 本研究は、DALL-E 3とMidjourneyという2つの人工知能（AI）ツールが生成する画像における高齢者や認知症患者の描写に潜むバイアスを調査することを目的としています。生成AIがさまざまな分野で広く使用されているにもかかわらず、これらのモデルがどのようにステレオタイプやスティグマを助長する可能性があるかについての研究は限られています。 方　法： 1056枚の画像が、一般的な高齢者、認知症関連、コントロールの3つのグループに分類された指定されたプロンプトを使用して生成されました。各プロンプトは「フォトリアリスティックポートレート」で始まり、特定のシーンの説明が続きます。4人の研究者が、ポートレートスタイル、設定、姿勢、被写体の性別、感情的影響などの要因に焦点を当てて、生成された各画像の内容分析を行いました。分析は盲検化とランダム化プロトコルに従って実施され、偏りのない評価が確保されました。カイ二乗検定を用いて、プロンプトカテゴリーと変数との関係を調べました。 結　果： 結果は、高齢者や認知症患者の描写において、コントロール画像と比較して有意な差異があることを示しました。両モデルは、認知症関連のプロンプトに応じて、被写体を否定的な感情で描写することが多く、感情的に好ましくない状態で描写しました。しかし、DALL-E 3は、これらのプロンプトに対してより多くのポジティブな感情を示すペルソナを生成しました。2つのAIモデル間で描写スタイルの違いも見られ、DALL-E 3は出力の多様性が広いことが確認されました。 結　論： この研究の結果は、AIが偏った画像生成を通じてスティグマを強化する可能性を示しています。ネガティブな描写を避けるためにプロンプトを慎重に選ぶことや、AIの説明可能性と包括性を設計段階から推進することが推奨されます。今後の研究では、他のAIモデルやバイアスの形態、バイアスを軽減するための戦略を探る必要があります。