本論文では、乳房X線撮影における臨床信頼性の高い人工知能（AI）システムの開発が、公開データセット間のデータ品質、メタデータ標準、人口分布の著しい異質性によって妨げられていることを指摘しています。この異質性は、データセット固有のバイアスを導入し、モデルの一般化能力を著しく損なう要因となります。そこで、著者らは、乳房X線撮影データセットの標準化とバイアスの定量化のための公開フレームワーク「MammoClean」を提案します。MammoCleanは、ケース選択や画像処理を標準化し、一貫性のある多視点構造にメタデータを統一します。さらに、複数のデータセットに適用することで、乳房密度や異常の発生割合における重要なバイアス源を定量化します。このフレームワークは、バイアスを認識したAI開発のために、より公正な比較を可能にし、様々な患者集団に対して安全で効果的なシステムを創出するための基盤を提供します。