🥼 Преподаватели Стэнфордского университета призвали приложить усилия, чтобы преодолеть предвзятость алгоритмов по признаку пола и расы в медицине
По словам соавтора исследования Джеймса Цзоу, проблемы, связанные с необходимостью сбора более разнообразных данных и мониторинга технологий искусственного интеллекта в медицинском контексте, «являются одними из самых слабых мест в борьбе с предубеждениями.
☝️Авторы предложили несколько краткосрочных и долгосрочных подходов к предотвращению предвзятости, таких как изменение политики в финансировании медицинских агентств и научных публикаций для обеспечения разнообразия данных, а также включение большей социальной, культурной и этической осведомленности в учебные планы.
Они уверены, что вопрос предубеждений будет становиться все более важным по мере развития персонализированной медицины в ближайшие годы. Если алгоритмы останутся уязвимыми — медицинские устройства с искусственным интеллектом не смогут адекватно учитывать индивидуальные различия пациентов.
#медицина
По словам соавтора исследования Джеймса Цзоу, проблемы, связанные с необходимостью сбора более разнообразных данных и мониторинга технологий искусственного интеллекта в медицинском контексте, «являются одними из самых слабых мест в борьбе с предубеждениями.
☝️Авторы предложили несколько краткосрочных и долгосрочных подходов к предотвращению предвзятости, таких как изменение политики в финансировании медицинских агентств и научных публикаций для обеспечения разнообразия данных, а также включение большей социальной, культурной и этической осведомленности в учебные планы.
Они уверены, что вопрос предубеждений будет становиться все более важным по мере развития персонализированной медицины в ближайшие годы. Если алгоритмы останутся уязвимыми — медицинские устройства с искусственным интеллектом не смогут адекватно учитывать индивидуальные различия пациентов.
#медицина