Az NIH elindítja a Bridge2AI programot, hogy felgyorsítsa a mesterséges intelligencia széles körű bevezetését az orvosbiológiai és a viselkedéstudományi területekre

A finanszírozás függőben az Országos Egészségügyi Intézet (NIH) azt tervezi, hogy elindítja a Híd a mesterséges intelligenciához (Bridge2AI) program. Az NIH Közös Alap, az Országos Komplementer és Integratív Egészségügyi Központ, az Országos Szemintézet, az Országos Humángenom Kutatóintézet, az Országos Orvosbiológiai Képalkotó és Biomérnöki Intézet és az Országos Orvostudományi Könyvtár által közösen kezelt program célja, hogy átfogó, jó minőségű és etikus forrásból származó adatkészletek, amelyek katalizálják a mesterséges intelligencia széles körű alkalmazását az orvosbiológiai és viselkedéskutató közösségekben.

Az AI képes átalakítani az orvosbiológiai és a viselkedéstudományi területeket. A lehetséges alkalmazások közé tartozik a klinikai döntéshozatal tájékoztatása, az egészségügyi szükségletek valós idejű nyomon követése és előrejelzése, valamint annak elemzése, hogy a genetikai információ, a sejtjellemzők, valamint a társadalmi és környezeti tényezők hogyan befolyásolják az egészséget. Az AI-alkalmazások beépítése az orvostudományba számos problémát tárt fel a jelenlegi adatkészletekkel kapcsolatban. A legtöbb jelenleg elérhető adatkészlet hiányos, hiányzik a kontextus, a sokféleség és a szabványos gyűjtési feltételek. Ennek eredményeként ezeknek az adatkészleteknek a használata elfogult, etikátlan eredményekhez vezet.

Az elmúlt évben a Computing Community Consortium (CCC) munkacsoportja volt, a Számítástechnikai kihívások az emberiség számára Etikai csoport, amely megvitatta az elfogult adatkészletek prediktív orvosi algoritmusokban való használatának számos negatív hatását. Az adatok gyűjtésének módjai számos kérdést vetnek fel. A konkrét esetek a következők:

• Aránytalanul sok adatot gyűjtenek össze a rasszok között, ami széleskörű, megalapozatlan állításokat okoz, például minden afroamerikainak magasabb a kreatininszintje. Ez az alaptalan állítás az afro-amerikaiak körében nagyobb arányban diagnosztizált vesebetegséget és súlyos egészségügyi szövődményeket eredményezett. Bővebben olvashatsz itt.
• A kisebbségi nőknél nagyobb a szülés közbeni szövődmények kockázata a kórházi méltánytalan ellátás miatt. A C-metszet sikerességét és kockázati tényezőit meghatározó orvosi algoritmusok tévesen értelmezik az adatokat úgy, hogy a kisebbségi nők általában nagyobb kockázatnak vannak kitéve, ezért nem kaphatnak ilyet. Bővebben olvashatsz itt.

A Bridge2AI igyekszik leküzdeni ezeket a bonyodalmakat azáltal, hogy olyan útmutatásokat és szabványokat dolgoz ki, amelyek biztosítják az egyenlőtlenségek és az elfogultság felszámolását, hogy használatra kész AI-adatkészleteket hozzon létre. Az NIH közleményét olvashatják itt és nézzen meg egy videót a programról YouTube oldal.