NIH запускает программу Bridge2AI для ускорения широкого внедрения ИИ в области биомедицинских и поведенческих наук

В ожидании финансирования Национальный институт здравоохранения (NIH) планирует запустить Мост к искусственному интеллекту (Мост2АИ) программа. Программа, совместно управляемая Общим фондом NIH, Национальным центром комплементарного и интегративного здоровья, Национальным глазным институтом, Национальным институтом исследования генома человека, Национальным институтом биомедицинской визуализации и биоинженерии и Национальной медицинской библиотекой, комплексные, высококачественные наборы данных, полученные с соблюдением этических норм, чтобы стимулировать широкое использование ИИ в сообществах биомедицинских и поведенческих исследований.

ИИ способен трансформировать области биомедицины и бихевиоризма. Возможные приложения включают в себя информирование при принятии клинических решений, мониторинг и прогнозирование потребностей в области здравоохранения в режиме реального времени и анализ того, как генетическая информация, характеристики клеток, а также социальные и экологические факторы влияют на здоровье человека. Начало внедрения приложений ИИ в медицинскую сферу выявило ряд проблем с текущими наборами данных. Большинство доступных на данный момент наборов данных являются неполными, им не хватает контекста, разнообразия и стандартизированных условий сбора. В результате использование этих наборов данных приводит к предвзятым и неэтичным результатам.

За последний год Консорциум вычислительного сообщества (CCC) имел оперативную группу, Компьютерные вызовы человечеству Группа по этике, которая обсудила ряд негативных последствий использования предвзятых наборов данных в прогностических медицинских алгоритмах. Способы сбора данных вызывают ряд вопросов. Конкретные случаи включают:

• Непропорционально большое количество данных, собранных между расами, вызывает широкие необоснованные заявления, например, о том, что у всех афроамериканцев более высокий уровень креатинина. Это необоснованное утверждение привело к более высокому уровню невыявленных заболеваний почек среди афроамериканцев и серьезным осложнениям со здоровьем. Вы можете прочитать больше здесь.
• Женщины из числа меньшинств подвергаются большему риску осложнений во время родов из-за несправедливого ухода в больницах. Медицинские алгоритмы, определяющие успех и факторы риска кесарева сечения, ошибочно интерпретируют данные, указывая на то, что женщины из числа меньшинств, как правило, подвергаются более высокому риску, и поэтому им запрещено делать кесарево сечение. Вы можете прочитать больше здесь.

Bridge2AI стремится преодолеть эти сложности, разрабатывая руководства и стандарты, которые обеспечивают устранение неравенства и предвзятости для создания готовых к использованию наборов данных ИИ. Вы можете прочитать объявление NIH здесь и посмотреть видео о программе на их YouTube страницу.