ヘルスケア研究における人工知能ツールの開発に、複数の長期疾患を持つタワーハムレットの住民を巻き込むための芸術ベースの方法の使用

科学分野:

• ヘルスケア研究
• 人工知能（AI）
• 公衆および患者の関与とエンゲージメント（PPIE）

背景:

• ヘルスケアAI研究における従来の公衆関与方法は、しばしばマイノリティグループを排除します。
• AI開発に多様な集団を関与させるための包括的なアプローチの必要性が高まっています。

研究 の 目的:

• 芸術ベースの方法を使用して、過小評価されているコミュニティをヘルスケアAI研究に関与させることを探求すること。
• 複数の長期疾患（MLTC）および多剤併用療法（polypharmacy）の生活経験を持つ個人からの視点を収集すること。

主な方法:

• 東ロンドンのコミュニティ組織との協力により、過小評価されている背景を持つ22人のPPIE貢献者が関与しました。
• 6つのワークショップでは、視覚芸術（セラミックス、コラージュ、ボディマッピング、AI生成画像）を使用して、AI開発への入力を促進しました。
• 貢献者はMLTCの生活経験を持ち、多様な年齢、性別、社会人口統計、多言語能力を代表していました。

主要な成果:

• 芸術ベースの方法はコミュニケーションを促進し、PPIEの貢献者が、MLTCに対する予定頻度の影響などの研究の優先順位を定義できるようにしました。
• 貢献者は、地域の住宅データの使用やバイアスの対処など、AIモデル開発の重要な考慮事項を強調しました。
• 視覚芸術は、抽象的なAI概念をより具体的にし、AIリテラシーとエンゲージメントを高めました。

結論:

• 芸術ベースの方法は、ヘルスケアAIにおける過小評価されているコミュニティの研究参加をよりアクセスしやすくする上で効果的です。
• ヘルスケアAI研究が拡大し続けるにつれて、包括的な参加アプローチが不可欠です。
• この研究は、新しいエンゲージメント戦略を通じて、研究の優先順位を生成し、AI開発に情報を提供することに成功しました。