Tháng Chín 13th, 2022 /
in AI, Thông báo, CRA, Chăm sóc sức khỏe, Tin tức nghiên cứu /
by
Thợ săn Maddy
Viện Y tế Quốc gia (NIH) có kế hoạch khởi động Cầu nối với trí tuệ nhân tạo (Cầu2AI) chương trình. Được hợp tác quản lý bởi Quỹ Chung NIH, Trung tâm Quốc gia về Sức khỏe Bổ sung và Tích hợp, Viện Mắt Quốc gia, Viện Nghiên cứu Bộ gen Người Quốc gia, Viện Kỹ thuật Sinh học và Hình ảnh Y sinh Quốc gia, và Thư viện Y khoa Quốc gia, chương trình tìm cách cung cấp bộ dữ liệu toàn diện, chất lượng cao và có nguồn gốc đạo đức để xúc tác việc sử dụng rộng rãi AI trong cộng đồng nghiên cứu hành vi và y sinh.
AI có khả năng biến đổi các lĩnh vực y sinh và khoa học hành vi. Các ứng dụng có thể bao gồm thông báo cho việc ra quyết định lâm sàng, theo dõi và dự đoán nhu cầu sức khỏe trong thời gian thực và phân tích thông tin di truyền, đặc điểm tế bào cũng như các yếu tố xã hội và môi trường ảnh hưởng đến sức khỏe của một người như thế nào. Việc bắt đầu kết hợp các ứng dụng AI vào lĩnh vực y tế đã phát hiện ra một số vấn đề với các bộ dữ liệu hiện tại. Hầu hết các bộ dữ liệu hiện có đều không đầy đủ, thiếu bối cảnh, tính đa dạng và các điều kiện thu thập được tiêu chuẩn hóa. Kết quả là, việc sử dụng các bộ dữ liệu này dẫn đến kết quả thiên lệch, phi đạo đức.
Trong năm qua, Tổ chức Cộng đồng Máy tính (CCC) có một lực lượng đặc nhiệm, Những thách thức của máy tính đối với nhân loại Nhóm đạo đức, đã thảo luận về một số tác động tiêu cực của việc sử dụng bộ dữ liệu thiên lệch trong các thuật toán y tế dự đoán. Cách thức thu thập dữ liệu đề xuất một số vấn đề. Các trường hợp cụ thể bao gồm:
- Lượng dữ liệu thu thập không cân đối giữa các chủng tộc gây ra những tuyên bố rộng rãi, vô căn cứ, chẳng hạn như tất cả người Mỹ gốc Phi đều có mức creatinine cao hơn. Tuyên bố vô căn cứ này đã dẫn đến tỷ lệ mắc bệnh thận không được chẩn đoán ở người Mỹ gốc Phi cao hơn và các biến chứng sức khỏe nghiêm trọng. Bạn có thể đọc thêm tại đây.
- Phụ nữ thiểu số có nguy cơ bị biến chứng khi sinh con cao hơn do sự chăm sóc không công bằng trong bệnh viện. Các thuật toán y tế xác định sự thành công và các yếu tố rủi ro của phần C giải thích sai dữ liệu để có nghĩa là phụ nữ thiểu số thường có nguy cơ cao hơn và do đó bị cấm nhận. Bạn có thể đọc thêm tại đây.
Bridge2AI tìm cách khắc phục những phức tạp này bằng cách phát triển hướng dẫn và tiêu chuẩn đảm bảo xóa bỏ bất bình đẳng và thiên vị để tạo bộ dữ liệu AI sẵn sàng sử dụng. Bạn có thể đọc thông báo của NIH tại đây và xem video về chương trình trên trang YouTube.
