人工知能に基づく臨床意思決定支援におけるバイアスを軽減するためのヒューマンファクター手法の活用
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年1月29日
タイトル：Using human factors methods to mitigate bias in artificial intelligence-based clinical decision support
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2025 Feb 01; 32(2): 398-403. doi: 10.1093/jamia/ocae291.
概 要：
本研究は、人工知能（AI）に基づく臨床意思決定支援（CDS）におけるユーザーインターフェース（UI）デザインの重要性を強調しています。AIアルゴリズムの開発とUIデザインの相互依存性を論じ、CDSの安全性と有効性を高めるための戦略を提案しています。バイアスがどのようにユーザーの行動に影響を与えるかについての文献を参照し、UIデザインが機械学習に基づくCDS開発におけるバイアスの現れ方にどのように関与するかの具体例を示しています。
方 法：
本論文は視点論文であり、AIアルゴリズム開発とUIデザインの相互作用について議論しています。具体的な研究デザインや対象者数は記載されていませんが、ヒューマンファクター手法を用いてアプリケーションリリース前に問題を特定する方法やリスクコミュニケーション戦略についても言及しています。
結 果：
デザインがユーザー行動にバイアスを与える役割は、行動経済学などの分野で広く文書化されています。UIデザインがAIに基づくCDS開発におけるバイアスの現れ方にどのように寄与するかの具体例を提供しています。
結 論：
UIデザインがバイアスを強化または軽減する役割や、アプリケーションリリース前に問題を特定するためのヒューマンファクター手法、リスクコミュニケーション戦略の重要性を強調しています。これにより、AIに基づく臨床意思決定支援の質を向上させる可能性があります。