メインコンテンツへスキップ
応用AI基礎

AIは誰に不公平か

学習データの偏りが患者の運命を分ける。医療AIバイアスの見つけ方と防ぎ方。

  • 6レッスン
  • 約1時間40分
  • 修了テスト
  • 修了証

このコースで身につくこと

修了する頃には、次ができるようになります

  • AIバイアスの種類と原因を特定できる
  • バイアス検出手法を実践できる
  • 医療AIの公平性を定量的に評価できる
  • バイアス緩和のベストプラクティスを適用できる

まずOptumアルゴリズムの人種バイアス事件を入り口に、データ・アルゴリズム・評価という3層でAIバイアスの正体をとらえます。次にサブグループ分析や公平性指標でバイアスを検出し、データ・アルゴリズム・後処理の各段階で軽減する方法を、eGFR計算式の人種補正廃止などの実例とともに学びます。最後に、モデルカードや国際ガイドラインに基づくベストプラクティスを、計画から運用までの実践的ワークフローとして統合します。

受講の前提

こんな方のためのコースです

  • AIモデルの品質管理を担当する方
  • 多様性・公平性に関心のある医療者
  • AI倫理をより深く学びたい方

習得スキル

バイアス検出/公平性評価/多様性