الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: استمرارية الصور النمطية الجندرية

تظهر الأبحاث الحديثة الانحياز المستمر للجنسين في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية. على الرغم من الوجود الكبير للشخصيات النسائية في القصص التي تولدها الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، لا تزال هذه السرديات تلتزم بالصور النمطية التقليدية للجنسين. أجرى باحثون في جامعة فليندرز في أستراليا دراسة شاملة حللوا فيها ما يقرب من 50,000 طلب إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، مع فصل معالجتهم لمستخدمي الرعاية الصحية.

كشفت النتائج عن اتجاه مقلق. تم التعرف على حوالي 98% من الممرضات على أنهن نساء، بينما تراوحت نسبة وجود النساء في الأدوار الطبية الأخرى، مثل الأطباء والجراحين، بين 50% و84%. قد ينبع هذا التحيز من التعديلات التي أجرتها شركات الذكاء الاصطناعي بعد ردود الفعل حول تعزيز الانحيازات الاجتماعية، على الرغم من أن السبب الجذري يكمن في مجموعات البيانات الضخمة المستخدمة في التدريب.

ومن المثير للاهتمام، أن الدراسة أظهرت أيضًا أن السمات الشخصية أثرت على تحديد الجنس. على سبيل المثال، إذا تم وصف عامل الرعاية الصحية بأنه لطيف أو دقيق، كان من المرجح أن يتم تصويره على أنه أنثى. على العكس من ذلك، غالبًا ما كانت السمات المرتبطة بالقيادة أو الكفاءة مرتبطة بالشخصيات الذكورية.

يؤكد الخبراء، مثل الدكتورة سارة ساكسينا من الجامعة الحرة في بروكسل، على الآثار المترتبة على هذه النتائج. أشارت إلى أن الصور النمطية المستمرة في المحتوى الذي تولده الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعيق تمثيل النساء والمجموعات المهمشة الأخرى في المهن الصحية. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في تشكيل الصناعة، فإن معالجة هذه التحيزات الفطرية أمر بالغ الأهمية لضمان تمثيل عادل والمعايير المطلوبة في رعاية المرضى.

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: الصور النمطية للجنسين تستمر وسط التقدم

بينما يواصل الذكاء الاصطناعي (AI) تحويل مشهد الرعاية الصحية، يكشف فحص نقدي لدوره في perpetuating الصور النمطية الجنسانية عن تحديات كبيرة. في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين تقديم الرعاية الصحية والتشخيصات، فإن التحيزات المدمجة في برمجيته يمكن أن تعزز عن غير قصد المعايير الاجتماعية القديمة المتعلقة بأدوار الجنسين.

ما هي المخاوف الرئيسية المتعلقة بالصور النمطية للجنسين في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟
تتعلق المخاوف الرئيسية بتمثيل وتعزيز الأدوار التقليدية للجنسين في المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي وعمليات اتخاذ القرار. على الرغم من أن نظم الذكاء الاصطناعي يمكنها معالجة كميات هائلة من البيانات لتحسين النتائج السريرية، فإن اعتمادها على البيانات التاريخية غالبًا ما يعكس التحيزات الموجودة في قوى العمل الصحية. قد يؤدي ذلك إلى التمثيل الخاطئ للمحترفين الصحيين، حيث يُنظر إلى النساء بشكل أساسي كممرضات بدلاً من أطباء أو جراحين.

لماذا تعتبر هذه الصور النمطية ذات أهمية في سياق الرعاية الصحية؟
تعتبر هذه الصور النمطية مهمة لأنها يمكن أن تشكل الإدراكات المجتمعية للمهن الصحية، مما قد يؤثر على طموحات الشباب في مسيرتهم المهنية وممارسات التوظيف في المؤسسات الصحية. عندما تعرض أدوات الذكاء الاصطناعي تمثيلًا منحرفًا للجنسين في الأدوار المهنية، فإنها لا تعزز فقط التحيزات القائمة، بل أيضًا تهدد الجهود نحو المساواة بين الجنسين والتنوع في قوة العمل الصحية. قد يؤدي ذلك إلى دورة متكررة حيث قد تشعر النساء بأنه ليس لديهن الحماس الكافي لمتابعة وظائفهن كأطباء أو قادة في الرعاية الصحية.

ما هي التحديات الرئيسية والجدل المحيط بهذه القضية؟
من التحديات الرئيسية استخدام مجموعات بيانات التدريب المنحازة التي تعكس عدم المساواة التاريخية، مما يؤدي إلى تكرار الصور النمطية في النواتج الناتجة عن الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، هناك نقص في التنوع في الفرق التي تطور هذه الأنظمة، مما يمكن أن يؤثر أكثر على التحيزات المدمجة في الخوارزميات. تنشأ الجدل أيضًا حول المساءلة – من هو المسؤول عندما تستمر أنظمة الذكاء الاصطناعي في تعزيز الصور النمطية الضارة؟

المزايا والعيوب لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية رغم هذه التحديات:

• المزايا:
  • الكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات الطبية بشكل أسرع من البشر، مما قد يُحسن من خطط التشخيص والعلاج.
  • سهولة الوصول: يمكن أن تجعل الأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي المعلومات الصحية أكثر سهولة لمجتمعات متنوعة، مما يساعد في سد الفجوات في الرعاية.
  • تحليلات قائمة على البيانات: القدرة على تحليل الاتجاهات والارتباطات يمكن أن تؤدي إلى استراتيجيات صحية عامة أكثر فعالية.
• العيوب:
  • تعزيز التحيزات: إذا تم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على بيانات منحازة، فسوف تستمر هذه التحيزات، مما يؤدي إلى علاج غير متساوٍ.
  • فقدان اللمسة الإنسانية: الاعتماد على الذكاء الاصطناعي قد يقلل من أهمية التعاطف والتفاعل الشخصي في الرعاية الصحية.
  • المعضلات الأخلاقية: يمكن أن تؤدي القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي دون فهم السياقات الاجتماعية إلى نتائج أخلاقية مشكوك فيها.

ما هي الحلول المحتملة لمكافحة هذه التحيزات؟
للمكافحة ضد هذه التحيزات، نحتاج إلى نهج متعدد الجوانب. يمكن أن يشمل ذلك توظيف فرق متنوعة لتطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وضمان أن تكون مجموعات البيانات المستخدمة في التدريب تمثيلية للتنوع الجنسي في مجالات الرعاية الصحية، وإجراء تدقيقات منتظمة لنواتج أنظمة الذكاء الاصطناعي. إن التفاعل مع الرقابة الأخلاقية والمبادئ التوجيهية طوال تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أمرٌ حيوي.

خلاصة القول، مع استمرار تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، من الضروري معالجة الصور النمطية للجنسين المستمرة المرتبطة باستخدامه. سيساعد ضمان التمثيل العادل داخل أدوات الذكاء الاصطناعي على تفكيك المعايير الاجتماعية القديمة، ويساهم أيضًا في نظام صحي أكثر شمولية وفعالية للجميع.

للمزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، قم بزيارة HealthIT.gov.