AIは開示前に何年も前から親密なパートナーからの暴力を識別できるが、それは安全か？

米国疾病管理予防センター（CDC）によると、米国の女性の3人に1人以上が生涯に何らかの形で親密なパートナーからの暴力（IPV）を経験します。多くの女性が怪我、慢性疼痛、不安、うつ病で病院やクリニックを訪れるものの、その経験を打ち明けるまでに数年かかることがよくあります。研究者は、加害者への恐怖、経済的依存、移民ステータス、スティグマなどの理由から、女性が医療提供者に助けを求めることを安全と感じていないと警告しています。米国予防サービスタスクフォースはすべての出産可能年齢の女性に定期的なIPVスクリーニングを推奨していますが、CDCは現在の自己報告に依存するツールでは影響を受ける患者のごく一部しか捕捉できていないと推定しています。

この問題に対処するため、ハーバード医科大学の外傷画像研究・イノベーションセンターの創設ディレクターであり、ブリガム＆ウィメンズ病院の救急放射線科医であるバルティ・クラナ博士は、MITおよびハーバード医科大学の研究者と協力し、2026年3月にIPVをより迅速に認識する方法を提案する研究を発表しました。このシステムはAIRS（自動化IPVリスクサポート）と呼ばれ、医療記録にすでに保存されているデータを使用して、パートナー暴力のリスクが高い患者をスキャンします。AIRSは、診断、処方薬、放射線検査の場所とタイミング、救急外来の受診頻度、バイタルサイン、郵便番号レベルの社会剥奪スコアなどの構造化データと、臨床医が作成する自由文の臨床ノートの2種類のデータを利用します。構造化データと非構造化データはそれぞれ別の分類器で処理され、その後HAIM（医学における全体的AI）フレームワークを使用して予測段階で融合されます。この設計により、病院の記録が不完全でももう一方のデータストリームが機能するため、さまざまな臨床機関での記録保持のばらつきに対処できます。

主要テストコホートでは、融合モデルのAUCは0.88に達し（1.0が完全、0.5がランダム）、3つの検証コホートすべてでAUCは0.8を超えました。実際、融合モデルは患者が自己報告する前にIPV症例の80.6%をフラグ付けし、開示までの平均リードタイムは3.68年でした。一部の患者は自己開示より5年以上前の記録で特定されました。

これはIPV識別へのAIの初めての試みではありません。2007年にスペインが開始したVioGénアルゴリズムは警察によって使用されましたが、少なくとも247人の女性が評価後にパートナーによって殺害され、そのうち55人は「無視できる」または「低リスク」と評価されていました。英国のDASHツールも最も脆弱な被害者を特定できていないことが2022年の研究で示されました。一方、2009年のBMJ研究では縦断的病院記録が将来の家庭内暴力診断を予測できることが示され、最近の研究では100万以上の救急外来受診をスクリーニングするNLPアルゴリズムが99.5%の精度でIPV関連の受診を特定しました。しかし、これらの取り組みのほとんどはパイロットプロジェクトや限定的な展開にとどまっています。

AIRSは、患者ではなく臨床医にリスクスコアを提示する「サイレント臨床支援ツール」として設計されています。クラナ博士は「AIRSはIPVを診断するようには設計されていません。陽性フラグは決して虐待の確認として解釈されるべきではありません」と明確に述べています。現在、このモデルはマサチューセッツ総合病院ブリガムのいくつかの臨床現場でパイロットテスト中であり、チームはトラウマに配慮した対応を支援する「Caring Conversations」ガイダンスと「Empower Guides」も開発しました。

しかし、ラ・トローブ大学の上級講師で、家庭内暴力に対処するAIのためのIEEE業界接続活動の共同議長を務めるアレクシア・マドックス氏は、この研究が定義するIPVは身体的暴力に焦点を当てており、現在の分野では強制的支配（経済的虐待、技術を利用した虐待など）をリスク要因として組み込む方向に進んでいることを指摘します。これらの形態の虐待は放射線レポートや救急記録にほとんど痕跡を残さないため、AIRSはそれらを検出できません。さらに、同意の問題もあります。モデルが展開されると、評価されていることを知らされていない患者に対してリスクスコアが生成されます。これは、特に一時ビザを持つ女性など脆弱な集団にとって深刻なプライバシーと自律性のリスクをもたらします。マドックス氏はVioGénの事例を引き合いに出し、モデルのパフォーマンス指標と実際の成果の間にはギャップがあると警告しています。

クラナ博士のチームはすでに、トランスジェンダーやノンバイナリーの患者、男性生存者など、より多くの性別をカバーするようにモデルを拡張する取り組みを進めています。また、NIHの資金提供による並行プロジェクトでは、IPVに関連する長期的な健康リスク（胃腸障害、神経疾患、精神的健康軌跡、薬物使用障害など）の特定に取り組んでいます。一方、マドックス氏が共同議長を務めるIEEEのイニシアチブは、AIRSのようなツールが責任を持って大規模に展開される前に必要なガバナンス基準の開発に焦点を当てています。マドックス氏は、AIはIPVへの対応の一部であるべきだが、適切な安全策が整備されていることが条件であると述べています。