臨床試験における多様性向上のためのデジタルツイン：系統的レビュー
カテゴリ：医学教育
公開日：2025年8月11日
タイトル：Digital twins in increasing diversity in clinical trials: A systematic review.
雑誌名：J Biomed Inform. 2025 Sep; 169: 104879.
概 要：
本研究は、デジタルツイン（DT）技術と人工知能（AI）の臨床試験への統合が、参加者の代表性における不平等を解決する可能性を評価しています。特に人種、民族、性別、年齢、社会経済的側面における多様性の向上を目指し、バイアスを最小限に抑え、個別化医療を促進することが目的です。90件の研究からの証拠に基づき、デジタルツインは試験設計のための動的シミュレーション能力を提供し、AIは予測分析とリクルートメントの最適化を支援します。しかし、実施には断片的な規制枠組みやバイアスのあるデータセット、インフラの不均衡が障害となっています。プライバシー、同意、アルゴリズムの不透明性などの倫理的懸念も展開を複雑にしています。
方 法：
この系統的レビューでは、90件の研究を評価し、デジタルツインとAIが臨床試験における多様性向上にどのように寄与するかを分析しました。データ収集の方法やバイアス検出のための公平性監査など、文献から得られた包括的なデータ実践も考慮されています。
結 果：
デジタルツインは試験設計における動的シミュレーション能力を提供し、AIは予測分析とリクルートメントの最適化を実現しましたが、実施には規制の不整合やデータのバイアスが障害となっています。また、AIとDTモデルの公平性は、人口統計的平等や均等化オッズといったグループ公平性指標を通じて運用されています。
結 論：
デジタルツインとAI技術は、臨床研究の未来においてより公平で一般化可能なアプローチを支援する可能性があります。多様性を設計原則として重視することで、包括的なデータ実践の開発や規制の調和を進めることが提案されています。