【背景】
AIは診断支援に有用だが、系統的なバイアスを持つAIは臨床医の診断精度を悪化させる可能性がある。AIモデルの説明がエラーを軽減するかは不明だったため、その影響を評価する目的で本研究が実施された。
【結果】
標準AIは診断精度を2.9%ポイント（95%CI 0.5-5.2）向上させた。しかし、系統的にバイアスのかかったAIは診断精度を11.3%ポイント（95%CI 7.2-15.5）低下させ、画像ベースの説明を加えてもこの悪影響は有意に軽減されなかった。
【臨床へのインパクト】
標準AIは診断精度を向上させる一方、系統的なバイアスを持つAIは臨床医の診断精度を著しく低下させる可能性がある。AI導入時はモデルのバイアスに注意が必要であり、画像ベースの説明だけではその悪影響を軽減できないため、AIの選定や使用方法について慎重な検討が求められる。
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。