トランスコミュニティにおけるパーソナライズド医療のためのAIに関するジェンダーバイアスの探求：フォーカスグループ研究
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：Exploring Gender Bias in AI for Personalized Medicine: Focus Group Study With Trans Community Members
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Jul 29; 27: e72325. doi: 10.2196/72325. Epub 2025 Jul 29.
概 要：
本研究は、トランスコミュニティにおけるパーソナライズド医療のための人工知能（AI）の認識と応用を探求しています。AI駆動の医療ソリューションの進展にもかかわらず、トランス個人の特有の医療ニーズに応じた技術の適応に関する研究はほとんど行われていません。このギャップを埋めることは、精密医療がすべての人々にとって真に包括的で効果的であることを保証するために重要です。
方 法：
本研究では、コミュニケーション手法を採用し、エンドユーザーやステークホルダーの積極的な関与を重視しました。トランスコミュニティの代表者との反復的な協議を通じて研究の流れを共同で作成し、データ収集手段を適応させました。データ収集は、16人のトランス成人を対象にした3つのフォーカスグループを通じて行われ、AIの課題、リスク、変革の可能性について議論しました。
結 果：
フォーカスグループの分析により、トランス個人のパーソナライズド医療におけるAI統合に影響を与える重要な障壁が明らかになりました。これには、データプライバシーの懸念、アルゴリズムの意思決定におけるバイアス、トランスの経験を反映した医療データの不足が含まれます。参加者は、シスノーマティブなデータモデルによる誤診や不適切な治療の可能性について懸念を示しましたが、AIが医療成果を向上させる機会も特定しました。
結 論：
この研究は、トランス個人の医療ニーズに敏感なAI技術を通じたパーソナライズド医療の必要性を強調しています。特定された課題に対処し、コミュニティ主導の解決策を採用することで、AIは既存の医療ギャップを埋め、トランス個人の生活の質を向上させる可能性があります。