医療における人工知能に対する国民の認識．ソーシャルメディアのコンテンツ分析

Public Perception of Artificial Intelligence in Medical Care: Content Analysis of Social Media.

• Shuqing Gao
• Lingnan He
• Yue Chen
• Dan Li
• Kaisheng Lai

抄録

背景:

質の高い医療資源は世界的に需要が高く、人工知能（AI）を医療に応用することで、この不足の危機を緩和することができるかもしれない。医療AI産業の発展は、業界の専門家が医療AIに対する世間の声を総合的に理解しているかどうかにある程度依存している。現状では、この問題に対する一般の人々の意見は、まだはっきりとしたものではない。

BACKGROUND: High-quality medical resources are in high demand worldwide, and the application of artificial intelligence (AI) in medical care may help alleviate the crisis related to this shortage. The development of the medical AI industry depends to a certain extent on whether industry experts have a comprehensive understanding of the public's views on medical AI. Currently, the opinions of the general public on this matter remain unclear.

目的:

本研究の目的は、国民が関心を持っている具体的なトピック、医療におけるAIに対する国民の態度とその理由、AIが人間の医師に取って代わることができるかどうかに関する世論など、ソーシャルメディアデータのコンテンツ分析を通じて、医療におけるAIに対する国民の認識を探ることである。

OBJECTIVE: The purpose of this study is to explore the public perception of AI in medical care through a content analysis of social media data, including specific topics that the public is concerned about; public attitudes toward AI in medical care and the reasons for them; and public opinion on whether AI can replace human doctors.

方法:

我々は、アプリケーションのプログラミングインターフェースを通じて、2017年1月から12月までのすべての公開投稿をクロールすることで、中国全土の1600万人以上のユーザーで構成される新浪微博プラットフォームからデータセットを収集しました。このデータセットに基づいて、医療におけるAIに関連する2315件の投稿を特定し、コンテンツ分析によって分類した。

METHODS: Through an application programming interface, we collected a data set from the Sina Weibo platform comprising more than 16 million users throughout China by crawling all public posts from January to December 2017. Based on this data set, we identified 2315 posts related to AI in medical care and classified them through content analysis.

結果:

特定された2315件の投稿の中から、プラットフォーム上で議論されている3種類のAIトピックを発見した。(1)技術と応用（n=987、42.63%）、(2)産業発展（n=706、30.50%）、(3)社会への影響（n=622、26.87%）であった。国民の態度を表明した956ポストのうち、肯定的、中立的、否定的な態度を表明したのは、それぞれ59.4％（n=568）、34.4％（n=329）、6.2％（n=59）であった。否定的な態度の主な理由としては、AI技術の未熟さ（27/59、46％）と関連企業への不信感（n=15、25％）が挙げられた。人間の医師をAIに置き換えることに対する世間の態度について言及した200件の投稿の中で、AIが人間の医師を完全に、または部分的に置き換えると表明したものは、それぞれ47.5％（n=95）、32.5％（n=65）であった。一方、AIが人間の医師に取って代わることはないと表明した投稿は20.0％（n=40）であった。

RESULTS: Among the 2315 identified posts, we found three types of AI topics discussed on the platform: (1) technology and application (n=987, 42.63%), (2) industry development (n=706, 30.50%), and (3) impact on society (n=622, 26.87%). Out of 956 posts where public attitudes were expressed, 59.4% (n=568), 34.4% (n=329), and 6.2% (n=59) of the posts expressed positive, neutral, and negative attitudes, respectively. The immaturity of AI technology (27/59, 46%) and a distrust of related companies (n=15, 25%) were the two main reasons for the negative attitudes. Across 200 posts that mentioned public attitudes toward replacing human doctors with AI, 47.5% (n=95) and 32.5% (n=65) of the posts expressed that AI would completely or partially replace human doctors, respectively. In comparison, 20.0% (n=40) of the posts expressed that AI would not replace human doctors.

結論:

我々の調査結果は、人々がAI技術とその応用に最も懸念を抱いていることを示している。一般的に、大多数の人が肯定的な態度を持ち、AI医師が人間の医師に完全にまたは部分的に取って代わると信じていた。医師に関するこれまでの研究と比較して、一般の人々は医療用AIに対してより肯定的な態度をとっている。AIに対する信頼の欠如と人間らしいケアの要素がないことが、医療AIに対して否定的な態度をとる人がまだいる本質的な理由である。技術的な問題だけに焦点を当てるのではなく、技術企業の信頼性をアピールし、患者の感情的なニーズに応えることに、実務家はもっと注意を払う必要があるのではないかと示唆しています。

CONCLUSIONS: Our findings indicate that people are most concerned about AI technology and applications. Generally, the majority of people held positive attitudes and believed that AI doctors would completely or partially replace human ones. Compared with previous studies on medical doctors, the general public has a more positive attitude toward medical AI. Lack of trust in AI and the absence of the humanistic care factor are essential reasons why some people still have a negative attitude toward medical AI. We suggest that practitioners may need to pay more attention to promoting the credibility of technology companies and meeting patients' emotional needs instead of focusing merely on technical issues.

©Shuqing Gao, Lingnan He, Yue Chen, Dan Li, Kaisheng Lai. Originally published in the Journal of Medical Internet Research (http://www.jmir.org), 13.07.2020.