🤖 AI novirze ir sarežģīta problēma, kas var rasties veselības aprūpes lietojumprogrammās. Daži no izaicinājumiem ietver:

❇️ Mākslīgie modeļi, kas apmācīti, izmantojot algoritmus, kurus var novirzīt, ja minētais algoritms ir izstrādāts, neņemot vērā iespējamos novirzes avotus vai ja tas ir apmācīts uz neuzticamiem datiem.

❇️ AI modeļi ir apmācīti, izmantojot datus, kas var būt arī neobjektīvi (tīši vai netīši), radot prognozes vai lēmumus tādā pašā veidā un mazāk precīzi.

❇️ Pat ja dati un algoritmi nav neobjektīvi, cilvēka aizspriedumi joprojām var iejaukties AI modeļu izmantošanā un izstrādē. Cilvēkiem, kas apkopo datus, izstrādā algoritmus un interpretē AI modeļu rezultātus, var būt savi aizspriedumi.

➡️ Šo izaicinājumu risināšanai ir dažādi iespējamie risinājumi:

❇️ Viens no risinājumiem ir dažādas novirzes mazināšanas metodes, piemēram, datu tīrīšana, algoritmu izstrāde un cilvēka uzraudzība.

❇️ Vēl viena ir cilvēku izpratne un izglītošana par AI aizspriedumiem un godīgumu, palīdzot nodrošināt, ka visi zina par izaicinājumiem un to risināšanu.

🔶 Visbeidzot, AI modeļi tika apmācīti, izmantojot datus, kas ir pēc iespējas dažādi attiecībā uz rasi, dzimumu, etnisko piederību, vecumu un citiem faktoriem, tādējādi palīdzot samazināt risku.

❇️ Šie izaicinājumi ir sarežģīti, bet noteikti nav nepārvarami. Mērķis ir nodrošināt drošus, precīzus, neobjektīvus AI modeļus.

🔶 Risinot šīs problēmas un meklējot risinājumus, mēs varam palīdzēt nodrošināt, ka mākslīgais intelekts tiek izmantots, lai uzlabotu veselības aprūpi ikvienam.

#AIMX #artificialintelligence #Metaverse #healthcare #BTC