フォックスチェイスがんセンター、テンプル大学工学部、テンプル大学レオナード・カッツ医学部の研究者らが、肌の色が濃い人における皮膚がんのAI診断精度を向上させる新技術を開発した。従来のAIモデルは、肌の色が薄い人を対象に訓練されたデータに偏りがちで、メラニンが多い肌の変化を正しく捉えにくかった。今回の研究では、深層学習モデルに「色素の分布パターン」や「皮膚の構造的特徴」に注目した新たな特徴量を導入。これにより、黒人やアジア系など肌の色が濃い人における皮膚がん（特にメラノーマ）の検出感度が、従来比で最大23％向上した。研究チームは、多様な肌色の画像データを用いてモデルを再訓練し、診断の公平性と信頼性を高めた。この技術は、医療現場でのスクリーニング支援ツールとしての実用化が期待されており、早期発見による死亡率低減に貢献する可能性がある。研究は、『Journal of the American Academy of Dermatology』に掲載された。