सितम्बर 13th, 2022 /
in AI, घोषणाएं, CRA, हेल्थकेयर, शोध समाचार /
by
मैडी हंटर
लंबित वित्त पोषण, राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (NIHब्रिज टू आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लॉन्च करने की योजना है (ब्रिज2एआई) कार्यक्रम। एनआईएच कॉमन फंड, नेशनल सेंटर फॉर कॉम्प्लिमेंटरी एंड इंटीग्रेटिव हेल्थ, नेशनल आई इंस्टीट्यूट, नेशनल ह्यूमन जीनोम रिसर्च इंस्टीट्यूट, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ बायोमेडिकल इमेजिंग एंड बायोइंजीनियरिंग और नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन द्वारा सहयोग से प्रबंधित, कार्यक्रम प्रदान करना चाहता है। बायोमेडिकल और व्यवहार अनुसंधान समुदायों में एआई के व्यापक उपयोग को उत्प्रेरित करने के लिए व्यापक, उच्च गुणवत्ता और नैतिक रूप से सोर्स किए गए डेटासेट।
एआई में बायोमेडिकल और व्यवहार विज्ञान के क्षेत्रों को बदलने की क्षमता है। संभावित अनुप्रयोगों में नैदानिक निर्णय लेने की सूचना देना, वास्तविक समय में स्वास्थ्य आवश्यकताओं की निगरानी और भविष्यवाणी करना और यह विश्लेषण करना शामिल है कि आनुवंशिक जानकारी, सेल विशेषताओं और सामाजिक और पर्यावरणीय कारक किसी के स्वास्थ्य को कैसे प्रभावित करते हैं। चिकित्सा क्षेत्र में एआई अनुप्रयोगों को शामिल करने की शुरुआत ने वर्तमान डेटासेट के साथ कई मुद्दों को उजागर किया है। इस समय अधिकांश उपलब्ध डेटासेट अधूरे हैं, जिनमें संदर्भ, विविधता और मानकीकृत संग्रह की स्थिति का अभाव है। नतीजतन, इन डेटासेट के उपयोग से पक्षपाती, अनैतिक परिणाम सामने आ रहे हैं।
पिछले वर्ष के दौरान कम्प्यूटिंग कम्युनिटी कंसोर्टियम (सीसीसी) एक टास्क फोर्स था, मानवता के लिए कंप्यूटिंग चुनौतियां नैतिकता टीम, जिसने भविष्य कहनेवाला चिकित्सा एल्गोरिदम में पक्षपाती डेटासेट का उपयोग करने के कई नकारात्मक प्रभावों पर चर्चा की। जिस तरह से डेटा एकत्र किया जा रहा है, वह कई मुद्दों का प्रस्ताव करता है। विशिष्ट उदाहरणों में शामिल हैं:
- व्यापक, निराधार दावों के कारण दौड़ के बीच एकत्र किए गए डेटा की अनुपातहीन मात्रा, जैसे कि सभी अफ्रीकी अमेरिकियों में उच्च क्रिएटिनिन स्तर होते हैं। इस निराधार दावे ने अफ्रीकी अमेरिकियों के बीच अनियंत्रित गुर्दे की बीमारी की उच्च दर और गंभीर स्वास्थ्य जटिलताओं को जन्म दिया है। आप और पढ़ सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.
- अस्पतालों में असमान देखभाल के कारण अल्पसंख्यक महिलाओं को बच्चे के जन्म के दौरान जटिलताओं का अधिक खतरा होता है। सी-सेक्शन की सफलता और जोखिम कारकों का निर्धारण करने वाले मेडिकल एल्गोरिदम डेटा की गलत व्याख्या करते हैं, इसका मतलब यह है कि अल्पसंख्यक महिला आमतौर पर उच्च जोखिम में होती है और इसलिए उन्हें प्राप्त करने से रोक दिया जाता है। आप और पढ़ सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.
Bridge2AI उपयोग के लिए तैयार AI डेटासेट बनाने के लिए असमानताओं और पूर्वाग्रहों के उन्मूलन को सुनिश्चित करने वाले मार्गदर्शन और मानकों को विकसित करके इन जटिलताओं को दूर करने का प्रयास करता है। आप एनआईएच की घोषणा पढ़ सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें और उनके कार्यक्रम के बारे में एक वीडियो देखें यूट्यूब पेज.
