🤖 Yapay zeka önyargısı sağlık uygulamalarında ortaya çıkabilecek karmaşık bir sorundur. Zorluklardan bazıları şunlardır:
❇️ Söz konusu algoritma potansiyel önyargı kaynaklarını hesaba katmayacak şekilde tasarlanmışsa veya güvenilmez veriler üzerinde eğitilmişse önyargılı olabilecek algoritmalar kullanılarak eğitilen yapay modeller.
❇️ Önyargılı (kasıtlı veya kasıtsız) veriler kullanılarak eğitilen yapay zeka modelleri, aynı şekilde tahminler veya kararlar oluşturur ve daha az doğru olur.
❇️ Veriler ve algoritmalar önyargılı olmasa bile, insan önyargısı yine de yapay zeka modellerinin kullanımına ve geliştirilmesine müdahale edebilir. Verileri toplayan, algoritmaları tasarlayan ve yapay zeka modellerinin sonuçlarını yorumlayan kişilerin kendi önyargıları olabilir.
➡️ Bu zorlukların üstesinden gelmek için çeşitli potansiyel çözümler vardır:
❇️ Çözümlerden biri veri temizleme, algoritma tasarımı ve insan gözetimi gibi farklı önyargı azaltma teknikleridir.
❇️ Bir diğeri, insanların AI önyargısı ve adaleti konusunda farkındalığı ve eğitimi, herkesin zorluklar ve bunlarla nasıl başa çıkılacağı hakkında bilgi sahibi olmasını sağlamaya yardımcı olmaktır.
🔶 Son olarak yapay zeka modelleri ırk, cinsiyet, etnik köken, yaş ve diğer faktörlere ilişkin mümkün olduğunca çeşitli veriler üzerinde eğitilerek riskin azaltılmasına yardımcı olur.
❇️Bu zorluklar karmaşıktır ancak kesinlikle aşılamaz değildir. Amaç güvenli, doğru ve önyargısız yapay zeka modellerine sahip olmaktır.
🔶 Bunları ele alarak ve çözümler arayarak yapay zekanın herkes için sağlık hizmetlerini iyileştirmek amacıyla kullanılmasını sağlamaya yardımcı olabiliriz.
