エジプトにおける自閉症早期スクリーニングのためのAI活用ツールの実現可能性と受容性：半構造化フォーカスグループ調査

背景：自閉症スペクトラム障害（ASD）は、専門医へのアクセスが限られていること、社会文化的偏見、および断片的なスクリーニング体制のため、低・中所得国では診断が十分に行われていないことが多い。人工知能（AI）を活用したスクリーニングツールは、低コストで利用しやすい評価を可能にすることで、早期発見の向上に寄与する可能性がある。しかし、その導入は、関係者の信頼、倫理的保護措置、および現地の医療体制の能力との整合性に左右される。

目的：本研究は、エジプトにおけるASD早期スクリーニングのためのAI活用ツールの導入について、都市部と農村部の格差および既存のケアパスへの統合に留意しつつ、その実現可能性、受容性、ならびに倫理的・実践的な促進要因と障壁を調査した。

方法：都市部および農村部の県から募集した49名の参加者（ASD児の保護者21名、医療従事者28名）を対象に、半構造化フォーカスグループディスカッションを行う質的調査デザインを採用した。ディスカッションは音声録音され、逐語的に文字起こしされた後、NVivoソフトウェア（Lumivero）を用いて、BraunとClarkeの反射的テーマ分析法に基づき分析された。 方法論的整合性は、反射性、三角測量、およびピア・デブリーフィングを通じて確保された。テーマの飽和度はグループ間でモニタリングされ、文脈を問わず参加者の多様性が優先された。

結果：5つのテーマが浮き彫りとなった：(1) 臨床医の代替ではなく支援ツールとしてのAI。拡張性と非専門家の支援を重視する；(2) 地域との関連性を確保するための文化的・文脈的適応の必要性； (3) データセキュリティ、同意、アルゴリズムの不透明性を含む、プライバシー、信頼、透明性に関する懸念；(4) 都市部と農村部の格差への対処および地域社会ベースの展開の強化による診断格差の是正；(5) 文化的配慮、人間の監督、デジタルリテラシー支援を導入条件とする、AIと人間のハイブリッドモデルの選好。 各テーマへの寄与者数（n/N）は、有病率の統計的推定値としてではなく、パターンの顕著性を示す指標として記述的に用いられた。参加者は慎重な楽観視を示し、保護者はアクセシビリティと迅速性を強調した一方、医療従事者は信頼性、文化的適応、およびデータガバナンスに関する懸念を指摘した。

結論：AIを活用したASDスクリーニングは、医療サービスが行き届いていない地域における公平な早期発見を推進する可能性を秘めている。導入には、透明性のあるデータガバナンス、人間とAIのハイブリッドモデルへの統合、文化的適応性を考慮した設計、および対象を絞ったデジタルリテラシー向上の取り組みが必要である。これらの知見は、政策立案者、技術者、および医療システムのリーダーに対し、倫理的に妥当で、状況に適した、公平性を重視したAIスクリーニングツールを導入するための、エビデンスに基づいたロードマップを提供するものである。