深層学習アルゴリズム学習用米国コホートの地理的分布、2015-2019年発表論文の解析

【背景】

深層学習アルゴリズムは医療分野での応用が期待されていますが、その学習に用いられる患者コホートの地理的分布は不明でした。本研究は、米国におけるコホートの地理的偏りを明らかにすることを目的としています。

【結果】

2015年から2019年に発表された放射線科、眼科、皮膚科、病理科、消化器科、循環器科の機械学習論文において、深層学習アルゴリズムの学習に用いられた米国患者コホートの地理的分布を記述しました。

【臨床へのインパクト】

本研究は、深層学習アルゴリズムの学習データに地理的な偏りがある可能性を示唆しています。もし特定の地域に集中している場合、他の地域や多様な人種・民族構成を持つ集団へのアルゴリズムの汎用性や公平性に影響を及ぼす可能性があります。今後のアルゴリズム開発や臨床導入においては、学習データの地理的・人口統計学的多様性を考慮し、偏りのないデータセットの構築が重要となるでしょう。

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。