Ein informativt program om den nyleg auka bruken av tilkoplingsorientert kunstig intelligens, særleg maskinlæringsmodalitetar, har vekka konkurranselandskapet mellom ulike føretak som kjempar for å etablere seg som innovatører på feltet. Sjølv dei mest kapable organisasjonane er ikkje immune mot konsekvensane av denne konkurransen – konsekvensar som kan leie til mistillit blant den breie offentlegheita.
Til dømes blei det avslørt informasjonsfeil av SARAH-chatboten, eit produkt utvikla av Verdas helseorganisasjon. Til trass for tidlegare forsking som indikerte at helse-chatbots ofte genererer feilaktige resultat, vart SARAH lansert med eit tilsynelatande nøyaktig bruksområde. Likevel, chatten klarte ikkje å hente nøyaktig informasjon frå Verdas helseorganisasjon og genererte ikke-eksisterande klinikknamn og adresser, noko som underbygger den potensielle skaden misinformasjon frå slike system kan føre til, særleg for historisk sårbare grupper.
Ei anna alarmerande hending involverte ei studie utført av Ziad Obermeyer’s lab ved University of California som blei publisert i Science. Denne studien viste at kommersielle algoritmar for medisinsk omsorgsprognose urettferdig handikapa millionar av svarte pasientar ved å tildele risikoskårar som misreprsenterer deira faktiske helsestatus. Oppdaginga av skjeivskap i treningsdata viste at samfunnets ulikheiter i tilgang til helsetenester for svarte pasientar vart reflekterte og auka av desse algoritmene.
Det viktigaste å ta med seg frå desse situasjonene er djup. Når kunstig intelligenssystem blir meir utbreidd innan helsesektoren, er det kritisk at utviklarane vurderer og løysar ibuande skjeivskap i dataene. Bruken av desse systema utan kritisk analyse eller føregåande testing for å motverke diskriminerande praksisar bidrar til å skjule den innarbeida rasefordøminga i helsetenestestrukturen.
Vidare, den påståtte nøytraliteten i teknologien fungerer ofte som eit slør for underliggande sosial diskriminering. Data vil alltid gjenta ein bestemt virkelegheit; når denne verkelegheita inkluderer strukturell diskriminering, som i det brasilianske helsevesenet, forsterkar algoritmene ufrivillig desse skilnadane. Uten strenge tiltak for gjennomsikt av data og reduksjon av skjeivskap gjennom heile AI-syklusen, kunne konsekvensane bli alvorlege.
Å handtere algoritmisk diskriminering krev meir enn å utelukke rase som ein variabel; det handlar om å erkjenne at i eit samfunn som er prega av strukturell diskriminering, som rasisme, kan data aldri vere nøytrale. Det er avgjerande å forstå og avvikle desse skjeivskapane for å hindre at ulikheita i effektivitet i helsetiltak blir forsterka.
Kunstig intelligens er i ferd med å transformere helsetenestene med si evne til å handtere store mengder data og bidra til diagnostisering, behandling og pasienthandtering. Likevel følger det med store utfordringar når AI blir integrert i helsesektoren, særleg når det gjeld skjeivskap i AI-system.
Ei av hovudutfordringane er tilgangen på skjeive datasett. AI-system blir opplært på historiske data som kan innehalde ibuande skjeivskap på grunn av sosioøkonomiske faktorar, demografiske forskjellar eller historiske fordommar i helsebehandling og -tilgang. Dette fører til problem som:
– Urettferdige behandlingsanbefalingar
– Feilaktige diagnosar for underrepresenterte grupper
– Mangel på nøyaktig risikovurdering
Eit anna kontrovers involverer mangelen på gjennomsikt i AI-algoritmar, også kjend som «black box»-system der avgjerdsprosessen ikkje er lett forståeleg for menneske. Uten gjennomsikt er det vanskeleg å identifisere og ta tak i kjeldene til skjeivskap.
AI i helsetenestene kan gi talrike fordelar, som:
– Auka nøyaktigheit i diagnostisering gjennom mønsterkjennskap
– Auka effektivitet i handtering av pasientdata
– Prediktiv analyse som kan føre til tidleg inngriping og behandling
Likevel er det óg ulemper å vurdere:
– Risiko for å forsterke samfunnsmessige skjeivskap
– Potensial for misbruk eller misforståing av AI-drivne data
– Etiske bekymringar rundt pasientautonomi og samtykke
For å bekjempe desse skjeivskapane er det avgjerande å:
– Bruke varierte og inkluderande datasett for opplæring av AI
– Implementere kontinuerleg revisjon og overvaking for algoritmisk rettferd
– Oppmode til tverrfagleg samarbeid mellom teknologar, etikarar og helsepersonell
Vidare kan utviklinga av forklarbar AI, der avgjerdsprosessen er gjennomsiktig, hjelpe til med å identifisere potensielle skjeivskap meir lett.
For dei som er interesserte i å utforske temaet kunstig intelligens i helsetenestene vidare, her er nokre relaterte hovuddomenelinkar:
– Verdas helseorganisasjon: Nyttig for å forstå globale helseinitiativ og rolla til teknologi i helsetenestene.
– Nasjonale institutt for helse: Ein rik ressurs for informasjon om medisinsk forsking og dei etiske omsynene ved AI i helsetenestene.
Det må gjerast nøye vurderingar i utviklinga og utrullingen av AI i helsetenestene for å sikre at teknologien bidreg til å forbetre pasientresultata utan å forsterke eksisterande skilnader. Å ta tak i skjeivskap i AI er ikkje berre eit teknisk utfordring, men ei samfunnsmessig nødvendigheit.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni