通常の胸部X線画像で訓練されたアルゴリズムが健康保険の種類を予測できる

この研究は、胸部X線画像を用いて健康保険の種類を予測するアルゴリズムについて述べています。最新の深層学習モデル（DenseNet121やSwinV2-Bなど）は、通常の胸部X線から患者の健康保険タイプを高精度で予測できることが示されました。この健康保険の種類は、患者の社会経済的地位の指標として正確です。年齢、人種、性別を制御しても信号は持続し、特定の人種グループにのみ学習したモデルでも検出可能です。これにより、深層ネットワークが医療環境や設備の違いを内在化していることが示唆されています。この結果は、医療画像が中立的な生物学的データであるという仮定に挑戦し、医療AIにおける公平性の再定義を促します。