がん診療における画像診断支援ツールの開発を導くフレームワークとしての人間中心AI：システマティックレビュー

科学分野:

• 腫瘍学
• 医療情報学
• ヒューマンコンピュータインタラクション

背景:

• 人工知能診断ツール（AIDT）は腫瘍学において高い精度を示していますが、臨床導入は限定的です。
• 人間中心AI（HCAI）の原則、すなわちユーザーフィードバック、意思決定支援、および調整された説明は、AIDTの統合を強化するための鍵となります。
• このレビューは、腫瘍学におけるAIDT内のHCAIの側面に焦点を当て、皮膚がん診断を特定のケーススタディとして使用します。

研究 の 目的:

• 腫瘍学におけるAIDT開発へのユーザーフィードバックの統合を評価すること。
• 特に皮膚科における臨床的意思決定に対するAIDTの影響を評価すること。
• 皮膚がん診断における説明可能なAI（XAI）の役割とユーザーの認識を調査すること。

主な方法:

• PubMedおよびScienceDirect（2019-2024）で体系的な文献検索（PRISMAガイドライン）を実施しました。
• 検索は、ユーザーフィードバックを組み込んだAIDT、皮膚科医の決定に対するAIDTの影響、および皮膚がんにおける説明可能なAIに焦点を当てました。
• ユーザーフィードバックへのアプローチ、意思決定の改善、およびXAIの実装について研究を分析しました。

主要な成果:

• 5つの研究で、がんAIDTのデザインにユーザーフィードバックが統合されました。AIDTは、皮膚がんの実験的および臨床的設定の両方で、皮膚科医の診断決定を改善しました。説明可能なAI（XAI）は皮膚がん診断に普及しており、研究ではAI診断におけるユーザーの好みと信頼が調査されています。

結論:

• ユーザーフィードバックの統合により、臨床医のニーズにより良く適合したAIDTが実現します。
• エビデンスは、AIDTが臨床的意思決定を強化する能力を裏付けています。
• AIDTとXAIの組み合わせは臨床医の信頼を育み、腫瘍学におけるより広範な導入を促進する可能性があります。