バイアスの課題に対応する：医療データでライフサイエンスにおけるエシカルAIを実現
創薬からパーソナライズドメディシン（個別化医療）まで、AIシステムは私たちの健康や病気へのアプローチの仕方を大きく変革しています。 臨床開発のライフサイクルでは、膨大な量のデータが生成されます。医用画像のデータアノテーションや有害事象の検出といったAIツールの戦略的な適用を通じて、データのポテンシャルが最大限に発揮されています。 一方で、このような慎重な配慮を要する重要な分野にAIを取り入れるには、倫理的な義務が伴います。つまり、導入するAIシステムにバイアスが入らないようにしなければなりません。
