AI医療における「Human-in-the-loop」は幻想か？臨床医の責任とAIガバナンス再考

【背景】

医療AIの安全性確保策として「Human-in-the-loop（人が介入する監視）」が広く提唱されているが、これは実質的な保護よりも象徴的な安心感に過ぎないという問題意識がある。本研究は、この監視モデルが機能しない理由を分析し、より実効性のある説明責任の枠組みを提案する。

【結果】

Human-in-the-loopは、AIが既存の構造的不平等を増幅させること、中立的な単一レビューアでは複合的な害を見落とすこと、臨床医がアルゴリズム出力を深く検証できない制約下にあることの3つの理由で失敗する。現在のガバナンスは個人の責任を強調し、組織の共謀を曖昧にしている。

【臨床へのインパクト】

本研究は、AIを臨床推論の一声と位置づける「共同推論フレームワーク」、有害なシステムを停止する権限を持つ「コミュニティ主導のガバナンス」、臨床医から組織へ責任を再分配する「組織的責任構造」を提唱する。これにより、日本の臨床医のAI利用における責任負担が軽減され、より安全で公平なAI導入が促進される可能性がある。

本記事は AI（Gemini）が PubMed 上の英語 Abstract を要約したものです。臨床判断には必ず原著をご確認ください。