13年９月2022日 /
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by
マディハンター
資金調達が保留されている国立衛生研究所 (NIHの) は、人工知能へのブリッジ (ブリッジ2AI) プログラム。 NIH 共通基金、国立補完統合医療センター、国立眼科研究所、国立ヒトゲノム研究所、国立生物医学画像・生物工学研究所、国立医学図書館が共同で管理するこのプログラムは、生物医学および行動研究コミュニティにおける AI の広範な使用を促進するための、包括的で高品質で倫理的に提供されたデータセット。
AI には、生物医学および行動科学の分野を変革する能力があります。 可能なアプリケーションには、臨床的意思決定の通知、リアルタイムでの健康ニーズの監視と予測、遺伝情報、細胞特性、社会的および環境的要因が自分の健康にどのように影響するかの分析が含まれます。 AI アプリケーションを医療分野に組み込み始めると、現在のデータセットに関する多くの問題が明らかになりました。 現時点で利用可能なデータセットのほとんどは不完全であり、コンテキスト、多様性、および標準化された収集条件が欠けています。 その結果、これらのデータセットの使用は、偏った非倫理的な結果につながります。
昨年、Computing Community Consortium (CCC) にはタスクフォースがあり、 人類へのコンピューティングの課題 予測医療アルゴリズムで偏ったデータセットを使用することの多くの悪影響について議論した倫理チーム。 データが収集される方法は、多くの問題を提起します。 具体的な例は次のとおりです。
- 人種間で収集された不均衡な量のデータは、すべてのアフリカ系アメリカ人がより高いクレアチニンレベルを持っているなど、広範で根拠のない主張を引き起こしています. この根拠のない主張は、アフリカ系アメリカ人の間で診断されていない腎臓病と深刻な健康上の合併症の割合を高めています. もっと読むことができます こちら.
- マイノリティの女性は、病院でのケアが不公平であるため、出産時の合併症のリスクが高くなります。 帝王切開の成功要因とリスク要因を決定する医療アルゴリズムは、データを誤って解釈して、マイノリティの女性は一般的にリスクが高く、したがって帝王切開を受けることを禁じられていることを意味します。 もっと読むことができます こちら.
Bridge2AI は、すぐに使用できる AI データセットを作成するための不公平と偏見を確実に根絶するためのガイダンスと標準を開発することにより、これらの複雑さを克服しようとしています。 NIHの発表を読むことができます こちら プログラムに関するビデオを YouTubeのページ.
