🤖 Prejudecățile AI este o problemă complexă care poate apărea în aplicațiile de asistență medicală. Unele dintre provocări includ:
❇️ Modele artificiale antrenate folosind algoritmi care pot fi părtinși dacă respectivul algoritm este conceput fără a ține cont de sursele potențiale de părtinire sau dacă este antrenat pe date nesigure.
❇️ Modele AI antrenate folosind date care pot fi, de asemenea, părtinitoare (intenționat sau neintenționat), creând predicții sau decizii în același mod și să fie mai puțin precise.
❇️ Chiar dacă datele și algoritmii nu sunt părtinitori, părtinirea umană poate interveni în continuare în utilizarea și dezvoltarea modelelor AI. Persoanele care colectează datele, proiectează algoritmii și interpretează rezultatele modelelor AI pot avea propriile părtiniri.
➡️ Există diferite soluții potențiale pentru a aborda aceste provocări:
❇️ O soluție este diferite tehnici de atenuare a prejudecăților, cum ar fi curățarea datelor, proiectarea algoritmului și supravegherea umană.
❇️ O alta este conștientizarea și educarea oamenilor cu privire la părtinirea și corectitudinea AI, ajutând la asigurarea faptului că toată lumea cunoaște provocările și cum să le rezolve.
🔶 În cele din urmă, modele AI instruite pe date cât mai diverse cu privire la rasă, sex, etnie, vârstă și alți factori, contribuind astfel la reducerea riscului.
❇️ Aceste provocări sunt complexe, dar cu siguranță nu de nedepășit. Obiectivul este de a avea modele de IA sigure, precise și nepărtinitoare.
🔶 Rezolvând acestea și căutând soluții, ne putem asigura că AI este utilizată pentru a îmbunătăți asistența medicală pentru toată lumea.
