医療AI、公平性やバイアス、障害者への影響に懸念

米ジョージタウン大学の研究チームが、医療AIと「健康の公平性」を論じた学術文献166本を調べました。そのうち、公平性とは何かを明確に定義していたのは22本だけでした。AIが診断の精度や医療の効率を上げても、患者の集団間にある格差が縮まるとは限らない、という見方を裏づける内容です。

何が調べられたのか

対象は2018年から2025年初めまでに出た論評、社説、文献レビューなどです。チームは2025年1月に四つの学術データベースを検索しました。

定義を示した22本の多くは、世界保健機関（WHO）の考え方に沿っていました。つまり、集団間にある不当で避けられる、是正できる差がない状態を公平性と呼んでいます。22本のうち15本は米国の著者チームによるものでした。

研究にはどんな偏りがあったのか

筆頭著者の所属を見ると、米国の機関が116本で全体の約70%を占めました。英国は10本、カナダは9本です。南米の機関に所属する筆頭著者はおらず、アフリカとオーストラリアは各1本でした。

内容も広い話にとどまりがちでした。特定の病気を取り上げずに論じたものが68%で、心血管疾患、慢性疾患、皮膚がんを含む皮膚疾患は各5%、新型コロナは3%でした。研究者は、病気ごとの専門的な検討がもっと必要だと述べています。

なぜ定義の曖昧さが問題になるのか

原文は、公平性の定義があいまいだと、最も支援が必要な人ではなく、すでに有利な集団に資源が回りやすくなるおそれがあると指摘しています。

医療機関では診断、患者管理、治療判断にAIを使う例が増えています。AIの働きは、学習に使うデータ、予測させる結果、医師が提案をどう使うかに左右されます。障害のある人など、データに十分表れにくい人々にとっては、これらの条件が、医療へのアクセスを広げるか、既存の不平等を固めるかを分けうる、と原文は述べています。

これから何が焦点になるのか

原文の見出しには、患者の安全への懸念や、欧州と米国で医療AIの統治（ガバナンス）が異なること、手が届きにくい患者のアクセス改善への期待も挙がっています。ただし、掲載された部分にはそれらの詳しい内容は含まれていません。

一般的に言えば、開発や導入の場面で公平性を測れる形で定め、さまざまな地域や疾患、障害のある人を含めて検証できるかが、今後の論点になりそうです。

医療AIの「公平」は、だれが、どう測って決めるべきでしょうか。