医学雑誌の利益相反を検出するAI – 予期せぬ傾向を特定

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テキサス大学オースティン校の研究チームは、医学雑誌における利益相反を検出する機械学習ベースのAIモデルを開発した。ところが、このAIモデルは著者らの予期せぬ結果「リプリントフィー(別刷り料金)を設定する医学雑誌は、業界からの金銭的支援を受けた著者によって執筆された論文を出版する可能性が高いこと」を見出してしまった。

査読つきオープンアクセスジャーナルであるPLOS ONEに掲載されたチームの研究論文によると、159の異なる医学雑誌から128,000を超える学術論文を解析し、利益相反の宣言文を追跡できるAIモデルを開発したという。このAIは、全体としてリプリントフィーを受け入れる医学雑誌は、そうでない医学雑誌に比べ、潜在的な利益相反を含む可能性が2.81倍高いことを示していた。

研究を率いたS. Scott Graham氏は、テキサス大学のニュースルームを介した声明のなかで「この発見には素直に驚いた」と話し、「これまで広告収入こそが医学雑誌の懸念と取り扱われてきたが、必ずしもそうではなかった」と主張する。現にチームの解析によると、医学雑誌が広告スペースを用意したとしても、リプリントフィーを受け入れていない場合、利益相反は明確に少なくなっていたという。同時に、ジャーナルが大規模な出版社に所有されている場合は、利益相反の割合がより高くなったとのこと。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。