Advancing AI in Healthcare: A Comprehensive Review of Best Practices

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0009898123003212

1. この研究の学術的背景や問いは、人工知能（AI）と機械学習（ML）を臨床現場に導入する際に、どのような課題や機会があるのか、そしてどのようにそれらを考慮し、適切に対処すべきか、ということです。

2. この研究の目的は、AIの臨床応用に関わる12の重要な問題項目を検討し、それらを解決するための具体的な方法を提示することです。この研究の独自性と創造性は、多岐にわたる課題を包括的に考慮し、データサイエンティスト、臨床医、患者代表、倫理学者、経済学者、政策立案者といった多様な関係者との対話を進めることで、最善の実践方法を開発することを目指している点にあります。

3. 多くの研究や報告がAIとMLが医療に大きな影響を与える可能性について議論しており、それぞれの領域で独自の課題や機会が指摘されています。しかし、これらの技術が医療にどのように適用されるべきであり、関連する課題がどのように解決されるべきかについては未だ見通しが立っておらず、本研究はそのギャップを埋めるものとして位置付けられます。

4. この研究では、AIが医療に適用される際に考慮すべき12の重要な問題項目を明らかにしました。それらには、AIの倫理、説明可能性、患者のプライバシー、スポンサーシップのバイアス、データのプライバシー、遺伝子情報のプライバシー、不十分なサンプルサイズとエゴバイアス、訓練データセットと現実世界のギャップ、開放ソースと共同開発、データセットのバイアスと人工データ、測定バイアス、AI研究の再現性といった問題が含まれています。

5. 本研究の有効性は、広範な背景を持つ専門家との対話を通じて、AIが医療に導入される際にどのように取り組むべきかについての包括的な視点を提供することで検証されています。