ヘルスケアにおける人工知能の交差的視点を包含するフレームワーク。システマティックレビュー

科学分野:

• ヘルスケアAI
• アルゴリズムバイアス
• 健康の公平性

背景:

• 人工知能（AI）フレームワークはヘルスケアでますます使用されている。
• 既存のAIフレームワークはバイアスを永続させたり導入したりする可能性があり、健康の公平性に影響を与える。
• 責任あるAI実装のためには、AIライフサイクル全体にわたる交差的バイアスに対処することが不可欠である。

研究 の 目的:

• ヘルスケアにおけるAIフレームワークが交差的バイアスにどのように対応しているかを体系的に評価すること。
• 特定されたバイアスに対する提案された緩和戦略を探求すること。
• AIライフサイクル全体にわたるバイアスの課題と解決策をマッピングすること。

主な方法:

• PRISMA-ScRガイドラインに従って、包括的なスコーピングレビューを実施した。
• 検索は、2014年から2024年までの主要なデータベース（MEDLINE、PubMed、EMBASE、SCOPUS、IEEE Xplore、Google Scholar）を対象とした。
• データ抽出は、バイアスの種類、緩和戦略、AIライフサイクルフェーズに焦点を当て、研究は包括性に基づいてランク付けされた。

主要な成果:

• 対象となった43の研究のうち、ジェンダー/セクシュアリティと人種/民族が最も多く取り上げられたバイアス次元であり、障害と市民権は最も少なかった。包括性のレベルは様々で、48.8%の研究が高レベルに分類された。AIの開発、検証、実装、監視全体で、14の異なるバイアスと21の緩和戦略が特定された。

結論:

• ヘルスケアAIにおける交差的バイアスへの対応には、特に疎外された集団に関して、依然として大きなギャップが存在する。
• 一部のフレームワークは包括性の努力を示しているが、交差性への配慮は一貫していない。
• AIライフサイクルにバイアスをマッピングすることは、公平性を高め、責任あるAI開発を導くための戦略を提供する。