論文の概要: How Meta-research Can Pave the Road Towards Trustworthy AI In Healthcare: Catalogue of Ideas and Roadmap for Future Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13286v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 21:57:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.26811
- Title: How Meta-research Can Pave the Road Towards Trustworthy AI In Healthcare: Catalogue of Ideas and Roadmap for Future Research
- Title（参考訳）: 医療における信頼できるAIに向けたメタリサーチの道のり:アイデアのカタログと将来の研究への道のり
- Authors: Valerie Bürger, Marlie Besouw, Jana Fehr, Riana Minocher, Emma Moorhead, Isabel Velarde, Louis Agha-Mir-Salim, Julia Amann, Alexandra Bannach-Brown, David B. Blumenthal, Kaitlyn Hair, Bert Heinrichs, Moritz Herrmann, Elizabeth Hofvenschiöld, Sune Holm, Anne A. H. de Hond, Sara Kijewski, Stuart McLennan, Timo Minssen, Marco S. Nobile, Nico Pfeifer, Jessica L. Rohmann, Tony Ross-Hellauer, Marija Slavkovik, Karin Tafur, Eleonora Viganò, Magnus Westerlund, Tracey Weissgerber, Vince I. Madai,
- Abstract要約: メタリサーチと信頼に値するAI(TAI)は、エビデンスの改善、堅牢性、透明性といった共通の目標を共有している。
2つのフィールド間の相互作用はほとんどありません。
より緊密なコラボレーションのメリットを探求するための学際ワークショップを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.70962151194504
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Meta-research and Trustworthy AI (TAI) share common goals, namely improving evidence, robustness, and transparency, yet there is very little interplay between the two fields. To investigate the potential benefits of closer collaboration between the domains of TAI in healthcare and meta-research, we convened an interdisciplinary workshop funded by the Volkswagen Foundation in February 2025. The workshop aimed to collaboratively examine key tensions in translating AI ethics principles into practice and to identify potential solutions informed by meta-research approaches. A Design Thinking-informed co-creation approach was followed by an inductive descriptive analysis of the outputs. Our results demonstrate how meta-research can offer concrete contributions to address pressing challenges of TAI in healthcare. These challenges include achieving robustness, reproducibility, and replicability; late-stage development and the integration of AI into clinical practice; the selection of appropriate evaluation metrics; specific AI-related challenges in preclinical and biomedical research; gaps of transparency in medical AI, as well as the need for improved conceptual clarity and AI literacy among stakeholders. Finally, we offer a catalog of ideas and roadmap for future research to inform scholars in both fields on existing interconnections and serve as a foundation for guiding future interdisciplinary efforts.
- Abstract（参考訳）: メタリサーチと信頼に値するAI(TAI)は、証拠の改善、堅牢性、透明性といった共通の目標を共有している。
2025年2月にVolkswagen Foundationが支援する学際ワークショップを開催した。
このワークショップは、AI倫理原則を実践に翻訳する際の重要な緊張関係を共同で調査することと、メタリサーチアプローチによって得られる潜在的な解決策を特定することを目的としている。
デザイン思考インフォームド・コ・クリエーションのアプローチでは、出力の帰納的記述分析が続いた。
以上の結果から,医療におけるTAIの推進的課題に対処するために,メタリサーチが具体的な貢献をする方法が示されている。
これらの課題には、堅牢性、再現性、複製性の実現、後期開発、AIの臨床的実践への統合、適切な評価指標の選択、前臨床および生医学研究における特定のAI関連課題、医療AIにおける透明性のギャップ、ステークホルダー間の概念的明瞭さとAIリテラシーの改善の必要性などが含まれる。
最後に、既存の相互接続について、両分野の学者に情報提供し、将来の学際的な取り組みを導くための基盤となるために、将来の研究のためのアイデアとロードマップのカタログを提供する。
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