論文の概要: Data Provenance and Ethics in the Curricula of U.S. Health AI Education Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.39606v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 08:41:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-01 01:32:10.063406
• Title: Data Provenance and Ethics in the Curricula of U.S. Health AI Education Programs
• Title（参考訳）: 米国保健AI教育プログラムのカリキュラムにおけるデータ公開と倫理
• Abstract要約: 我々は、米国の大学における健康AI教育プログラムのカリキュラムを分析した。 7人の修士課程のプログラムはいずれも第一の結果に至らず、持続可能性に対処するプログラムもなかった。 92名のインストラクターのうち76.1%は計算の分野から来ている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8658086491273507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Failures of deployed clinical artificial intelligence (AI) systems have often originated in how their training data were generated. Whether the programs that train the health AI workforce teach practitioners to examine data provenance is unknown. We conducted a cross-sectional analysis of the publicly advertised curricula of health AI education programs at U.S. universities, identified through a structured multisource web search between April and July 2026. Two investigators coded coverage of data provenance (structural, dataset limitations, or data management only), ethics, and sustainability; collaborative structure; technical prerequisites; and the disciplinary background and gender of named instructors. The primary outcome was provenance coverage at the structural or dataset-limitations level. Of 43 candidate entries, 36 programs at 25 institutional units in 21 universities were included. Ethics was covered by 29 programs (80.6%; 95% confidence interval [CI], 65.0 to 90.2), data provenance by 8 (22.2%; 95% CI, 11.7 to 38.1), and structural provenance by 6 (16.7%; 95% CI, 7.9 to 31.9). None of the seven master's degree programs met the primary outcome, and no program addressed sustainability. Eighteen programs included team-based work, but only 5 assembled teams across clinical and technical backgrounds. Of 92 named instructors, 76.1% came from computational disciplines and 3.3% from the social sciences or humanities; among the 51 whose gender could be determined, 66.7% were men. U.S. health AI education programs widely taught ethics but rarely taught how clinical data are produced. None addressed the environmental cost of computation, and most instructors came from computational disciplines.
• Abstract（参考訳）: デプロイされた臨床人工知能(AI)システムの障害は、トレーニングデータの生成方法に起因していることが多い。 健康なAI労働者を訓練するプログラムが、実践者にデータの出所を調べるように教えているかどうかは不明だ。 2026年4月から7月にかけて,米国大学における保健AI教育プログラムの公開カリキュラムの横断的分析を行った。 2人の調査員は、データ証明(構造的、データセットの制限、データ管理のみ)、倫理、持続可能性、協調構造、技術的前提、名前付きインストラクターの学際的背景と性別のカバレッジをコーディングした。 主な成果は、構造的、あるいはデータセット-リミテーションのレベルでのプロビデンスカバレッジであった。 43の候補者のうち、21の大学に25の機関単位で36のプログラムが含まれていた。 倫理は29のプログラム(80.6%、95%信頼区間[CI]、65.0から90.2)、データ証明が8(22.2%、95%CIが11.7から38.1)、構造証明が6(16.7%、95%CIが7.9から31.9)でカバーされた。 7人の修士課程のプログラムはいずれも第一の結果に至らず、持続可能性に対処するプログラムもなかった。 18のプログラムにはチームベースの作業が含まれていたが、臨床と技術的な背景から5つのチームが集まっただけだった。 92名のインストラクターのうち76.1%は計算の分野から来ており、3.3%は社会科学や人文科学から来ており、性別が決定できる51人中66.7%は男性だった。 アメリカの健康AI教育プログラムは倫理を広く教えているが、臨床データの作り方を教えることはめったにない。 誰も計算の環境コストに対処せず、ほとんどのインストラクターは計算の分野から来た。

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