女性の健康のためのAI（人工知能）は、医療をより効率的で、よりパーソナライズされ、より公平なものにするはずだった。しかし、研究のためにAIを利用している多くの女性にとって、それは逆効果となり、誤診、軽視、分断されたケアを強化してしまっている。問題はAIが新しいということではない。多くの医療AI系統が男性中心のデータで訓練され、女性が実際に自分の体をどのように感じ、ケアをどのように受けるかを反映していない臨床ワークフローを中心に設計されていることだ。
今変化しているのは、より良いテクノロジーだけでなく、誰がそれを構築し、AIが何をすべきかという信念の変化だ。これらの女性主導の企業—産後回復、性的健康、職場の福利厚生、メンタルヘルスなどの分野で活動している—は、他の人々とは異なる方法でAIを活用している。病気を予測する代わりに、女性たちが自分たちを考慮せずに設計されたシステムをナビゲートするのを支援している。
根本的な問題：AIは医療のバイアスを映し出す
女性の健康におけるAIの失敗の中心には構造的な問題がある：データ、設計、前提に組み込まれたバイアスだ。
「最も一般的なバイアスは『男性デフォルト』です」と、明確さと共感を持って女性が医療をナビゲートするのを支援するように設計されたAIプラットフォームEmaの共同創設者兼チーフブランドオフィサーであるカリシュマ・パテル氏はため息をついた。「トレーニングデータと設計パターンは、実際には男性である標準的な人間を想定しています」
その結果は現実的だ。女性の症状は男性とは異なる—特に心臓病、自己免疫疾患、慢性痛、ホルモン障害などでは。そのため、AIツールが男性パターンのデータで訓練されると、女性は誤診されたり軽視されたりする。
職場ウェルネスプラットフォームWork&の創設者兼CEOであるアビー・ドネル氏も、従来のAIを女性のケアに適用することの同じリスクを認識している。「従来のAIの道を進むなら、それはただその状況を永続させるだけです」とドネル氏は述べた。「ギャップやバイアスに対処せず、女性がすでに経験している軽視的な体験を強化することになります」
パテル氏は、バイアスが人種や民族グループ間で複合することを強調した。AI診断ツールは、アジア人、ヒスパニック、黒人、白人の女性間で著しく異なるパフォーマンスを示す。このバイアスの層は、実世界では遅延したケアや見逃された診断として現れる。
Emaのパイロットが明らかにした、AIが支援できるケアのギャップ
これらのシステム的な失敗は、Emaの女性の健康のためのAIパイロットに提出された何百もの申請にも反映されていた。ほとんどの申請者は、すでに女性にサービスを提供している実際の製品を持つ初期段階の企業だった。共通点は診断についてではなかった。これらの製品を結びつけていたのは、女性が医療システムに見捨てられたと感じ、次に何をすべきか分からない瞬間だった。
申請全体で、同じ言葉が繰り返し現れた。「『圧倒された』『ケアのギャップ』『ツールが多すぎる』『ガイダンスが不十分』」とパテル氏は強調した。
産後のトラウマ、性的な痛み、閉経、介護者のバーンアウト、福利厚生の混乱が申請の大部分を占めていた。これらの企業の多くは、創設者自身が問題を経験したために存在している。彼らは互いに話さない医師、感情的サポートを全く提供しないシステムに対処し、自分自身でケアを組み立てなければならなかった。
これらの企業に共通しているのは斬新なテクノロジーではなく、システムがどこで崩壊するかについての明確な理解だ。
なぜナビゲーションが予測よりも重要なのか
インタビュー全体で最も一貫した洞察の一つは、AIの伝統的な強みである予測が女性にとってしばしば失敗する一方で、ナビゲーションは成功するということだった。
「予測は『何が問題かもしれないか？』と問いかけます」とパテル氏は述べた。「ナビゲーションは『あなたにとって次は何か？』と問いかけます」
複数の医師、異なるライフステージ、そして他のすべてのことを管理している時、時には次に何をすべきかを知る必要があるだけだ。それは、あなたが罹患するかもしれない病気についての予測よりも有用だ。そして女性の健康データは良くても断片的であるため—何年もの研究不足と遅延したケアがそうさせる—これらのナビゲーションツールは、実際に私たちが持っているものと連携するように構築されている。
ドネル氏はナビゲーションを権威的というよりも協力的なものとして説明した：「私たちはあなたの健康の専門家であるとは主張しません。私たちがするのは、何が起きているかを理解し、どのような選択肢があるかを示すお手伝いです」
Work&では、それは福利厚生、物理的スペース、タイミングを結びつけることを意味する。「支援は9時から5時の間に行われます」とドネル氏は述べた。「オープンオフィスの真ん中のドッキングステーションでテレヘルスの通話をしたい人はいません」。彼女のプラットフォームは、必要な瞬間にユーザーを接続する。また、母親が直面する問題と、彼らが気づいていないかもしれない従業員福利厚生を結びつける。
このフレーミングでは、ナビゲーションは結合組織となる—感情的シグナル、ロジスティクス、ケアの経路をリアルタイムでつなぐ。
産後ケアと性的健康のためのAI
産後ケアと沈黙のコスト
産後の回復は、医療の分断の最も明確な例の一つだ。女性は出産後、回復がどのようなものであるべきか、またいつ助けを求めるべきかについてほとんど指導を受けずに病院から退院する。
「私はあらゆるものを読みました」と産後ケア企業Coddleの創設者であるルース・ゴードン＝マーティン氏は説明した。「しかし、帝王切開後に何を期待すべきか、または産後の回復が実際にどのようなものかについては、どこにも読むものがありませんでした」
出産後の重度の出血と産後貧血を経験した後、ゴードン＝マーティン氏は自分がいかに準備不足だったかを実感した。「他のすべての手術にはマニュアルがあります」と彼女は言及した。「出産では、あなたは家に送られ、それで終わりです」
Coddleは現在、身体回復製品と教育、そしてAIによるガイダンスを組み合わせている。ゴードン＝マーティン氏にとって、価値は情報だけでなく検証にもある。「多くは検証です」と彼女は言った。「これは正常なのか？もはやそれと孤立していません」
性的な痛みと正常化された軽視
性的な痛みと骨盤の健康は、バイアスの別の側面を明らかにする：最小化だ。
「骨盤の健康において、バイアスは最小化として現れます」とThe Pelvic Peopleの創設者兼CEOであるエミリー・サウアー氏は強調した。その使命は痛みを伴う性行為を終わらせることだ。「性的な痛みは『心理的』とラベル付けされます。産後の不快感は『予想される』とラベル付けされます。閉経症状は『避けられない』とラベル付けされます」
サウアー氏は、多くの顧客が痛みを我慢するよう言われた何年もの後にやってくると回想した。「あなたの痛みが軽視されると、助けを求めることをやめます」と彼女は述べた。その信頼の侵食は親密さ、自信、そして幸福に影響を与える。
AIは、臨床的な言語が存在する前に女性と出会うときに意味を持つとサウアー氏は付け加えた。「Emaは『何かがおかしい』と『誰に聞けばいいのかわからない』のちょうど交差点で人々と出会うことを可能にします」と彼女は説明した。
女性中心のAIの特徴
これらの創設者たちは、彼らのAIが達成できることだけでなく、その限界についても同様に焦点を当てている。謙虚さが常に話題に上った。倫理的なガードレールも。そして、実際の人間に物事を引き継ぐタイミングを知ることも。
「感情はデータです」とパテル氏は主張した。「躊躇は不確実性を示すことがあります。緊急性はリスクを示すことがあります」。このシステムは診断したり臨床医に取って代わったりするためのものではない。
設計原則には、透明性、トレーニングデータにおける代表性、そして曖昧さへの敬意が含まれる。「女性のためのAIをトレーニングすることは、男性のデータを縮小することを意味するのではありません」とパテル氏は主張した。「それは女性の生きた経験、言語、社会的文脈、感情的なテクスチャーから構築することを意味します」
ドネル氏は信頼を究極の指標として位置づけた。「部屋があなたを脆弱に感じさせるなら、タイミングが合わないなら、福利厚生があなたが見つけられない場所に埋もれているなら、それは何の助けにもなりません」と彼女は言った。
なぜ女性の健康のためのAIがついに進化しているのか
発展しているのは一つのゲームチェンジャーな製品ではなく、AIが何をすべきかの再考だ。これらの女性主導の企業は、予測よりもガイダンスを優先し、女性が混沌に見えるシステムの中で一貫性を見つけるのを助けている。
「母性は生まれつきのものではありません。学ぶものです」とゴードン＝マーティン氏は振り返った。医療技術も同じかもしれない。男性デフォルトを中心にAIを構築してきた数十年の後、女性主導の創設者たちは、命令するのではなく、聞き、適応し、導くようにシステムを教えている。
女性の健康のためのAIが医療を変革するとしたら、それは女性に何が間違っているかを告げることによってではなく、前進する道を見つける手助けをすることによってかもしれない。
