プラネタリーヘルス影響評価フレームワークに向けて：RF-EMF曝露のケーススタディにおける専門知識と人工知能の探求
Magdalini Stefanopoulou1, Tabea S Sonnenschein1,2,3, Florence Poulletier de Gannes4
1Institute of Risk Assessment Sciences, Utrecht University, Utrecht, the Netherlands.
Bioelectromagnetics
|December 19, 2025
まとめ
本研究は、知識グラフを用いて、無線周波数電磁界（RF-EMF）曝露の生態系破壊を介した間接的な健康影響を探求するプラネタリーヘルス影響評価（PHIA）フレームワークを提案する。専門家によって検証された知識グラフは、複雑な環境健康相互作用を理解するための新しいアプローチを提供する。
科学分野:
- 環境健康科学; 計算生物学; 生態毒性学
背景:
- 無線周波数電磁界（RF-EMF）曝露に関する既存の研究は、主に直接的な健康影響に焦点を当てており、生態系の破壊によって媒介される間接的な影響を無視しています。
- RF-EMFの完全な健康への影響を包括的に理解するには、生態学的に媒介される経路を考慮したアプローチが必要です。
研究 の 目的:
- RF-EMF曝露の直接的および間接的な健康影響を評価するためのプラネタリーヘルス影響評価（PHIA）フレームワークを提案および開発すること。
- PHIAに必要な複雑で学際的な知識を整理および視覚化するための知識グラフ（KG）の有用性を探求すること。
- これらのKGの生成と強化における人工知能（AI）ツールの可能性を評価すること。
主な方法:
- 12人の専門家と共同で、モバイル通信からのRF-EMFをケーススタディとして使用し、専門家ベースの知識グラフ（KG）を構築しました。
- 科学文献から情報を抽出してKGを生成する能力について、自然言語処理（NLP）と深層学習を組み込んだAIツールを評価しました。
- RF-EMF曝露から生態学的結果を介した直接的および間接的な健康影響を結びつける仮説的な経路を開発し、視覚化しました。
主要な成果:
- 専門家ベースのKGは知識を効果的に整理し、PHIA開発の基礎ステップとして機能しました。AIツールは、文献とKG生成の迅速な処理を示しましたが、精度と文脈感受性の制限のため、専門家による大幅な検証が必要でした。開発されたKGは、RF-EMFの生態系への影響に関する現在の科学文献における潜在的なギャップを特定しました。
結論:
- 知識グラフは、複雑な科学情報を整理し、プラネタリーヘルス影響評価を開始するための貴重なフレームワークを提供します。
- AIツールは文献分析に有望ですが、PHIAにおける結果の検証と精度の確保には専門家の判断が引き続き重要です。
- 本研究は、生態系破壊を介して媒介されるRF-EMF曝露の間接的な健康影響に関するさらなる研究の必要性を強調しています。
