يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي صديقًا أو عدوًا في تحسين تكافئ الصحة. यह هو كيف يمكن ضمان مساعدته، لا ضرره

الاختلافات والتفاوتات في الرعاية الصحية شائعة عبر الانقسامات الاجتماعية والاقتصادية والعرقية والجنسية. كما مجتمع، لدينا مسؤولية أخلاقية واقتصادية لإغلاق هذه الفجوات وضمان الوصول المتسق والمنصف والميسور إلى الرعاية الصحية للجميع.

يساعد الذكاء الاصطناعي في معالجة هذه الاختلافات، ولكنها أيضًا سيف ذو حدين. بالتأكيد، الذكاء الاصطناعي يساعد بالفعل في简ification وتسريع تقديم الرعاية، وتمكين الطب الشخصي على نطاق واسع، ودعم الاكتشافات التي لا تُصدق.

然而، قد يزيد التحيز المتأصل في البيانات والخوارزميات والمستخدمين من سوء المشكلة إذا لم نكن حذرين. وهذا يعني أن أولئك الذين يطورون ويطبقون حلول الرعاية الصحية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي يجب أن يكونوا حذرين لمنع الذكاء الاصطناعي من التسبب في تفاقم الفجوات الحالية دون قصد، ويجب على الهيئات الحاكمة والجمعيات المهنية أن تلعب دورًا نشطًا في إنشاء حواجز لمنع أو تقليل التحيز.

هنا كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لجسر الفجوات بدلاً من توسيعها.

تحقيق المساواة في التجارب السريرية

كانت العديد من التجارب السريرية الجديدة للمedications والعلاجات متحيزة في تصميمها، سواء كان ذلك متعمدًا أو غير متعمد. على سبيل المثال، لم يكن حتى عام 1993 أن أصبحت المرأة مطلوبة بموجب القانون للمشاركة في البحوث السريرية الممولة من المعهد الوطني للصحة.

وتشكل مشكلة البحث هي أننا لا نعرف ما لا نعرف. ومع ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي في كشف البيانات المتحيزة عن طريق تحليل بيانات السكان وتحديد التمثيل الغير متناسب أو الفجوات في التغطية السكانية.

ضمان علاجات متساوية

من المقبول على نطاق واسع أن الأمهات الأمريكيات من أصل أفريقي اللواتي يعانين من آلام ومضاعفات أثناء الولادة غالبًا ما يتم تجاهلهن، مما يؤدي إلى معدل وفيات الأمهات ثلاث مرات أعلى بالنسبة للنساء السوداء مقارنة بالنساء البيض غير الهسبانيات.

يمكن للتحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي أن يزيد من سوء المشكلة: اكتشف باحثون من جامعة هارفارد أن خوارزمية شائعة تنبأت بأن النساء السود واللاتينيات أقل احتمالاً للولادة الفموية بعد عملية قيصرية، مما قد أدى إلى إجراء المزيد من عمليات الولادة القيصرية على النساء من الأقليات.

توفير استراتيجيات وقائية متساوية

يمكن أن يتجاهل حلول الذكاء الاصطناعي بسهولة بعض الحالات في المجتمعات الهامشية دون اعتبار دقيق للتحيز المحتمل.

تبسيط المهام الإدارية

除了 التأثير المباشر على نتائج المرضى، فإن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانيات هائلة لتسريع سير العمل خلف الكواليس لتقليل التفاوتات.

لدينا كل دور هام للعب

حقيقة أن لدينا هذه الأدوات الرائعة تحت تصرفنا تجعل من الضروري استخدامها لمواجهة التحيز في الرعاية الصحية.

لذلك، يقع العبء على عاتقنا كمتخصصين في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات ومبتكري الخوارزميات ومستخدميها لتطوير استراتيجية واعية لضمان الشمول والتنوع في البيانات والاستخدام العادل لهذه الأدوات والرؤى.

أخيرًا، نحن بحاجة إلى مؤسسات مثل الجمعية الطبية الأمريكية ومكتب المنسق الوطني لتكنولوجيا المعلومات الصحية والجمعيات المتخصصة مثل كلية طب النساء إلى العمل معًا لتحديد المعايير والإطارات لتبادل البيانات والحدة لمنع التحيز.

من خلال توحيد مشاركة بيانات الصحة وتوسيع نطاق HTI-1 وHTI-2 لتشجيع المطورين على العمل مع الهيئات المعتمدة، نساعد في ضمان الامتثال وتصحيح الأخطاء السابقة للعدالة. بالإضافة إلى ذلك، من خلال تمكين الوصول إلى بيانات المرضى الكاملة والدقيقة، يمكننا إزالة العوائق التي أدت إلى التحيز واستخدام الذكاء الاصطناعي لحل تفاوتات الرعاية من خلال رؤى شاملة وأكثر موضوعية.