Multe dintre noi folosim zilnic instrumente digitale de sănătate, cum ar fi urmăritoarele de ciclu menstrual, aplicațiile de fitness sau chestionarele online pentru a verifica starea noastră mentală.
Aceste aplicații mobile, dispozitive purtabile și diagnoze, adesea bazate pe inteligența artificială (IA), sunt modelate de datele pe care sunt instruite și de cunoștințele și presupunerile persoanelor care le construiesc.
Dar seturile de date din spatele acestor instrumente digitale reprezintă adesea un segment îngust al populației. Prin urmare, tehnologiile de sănătate rezultate pot cauza daune reale celor subreprezentați.
De exemplu, algoritmii folosiți pentru diagnosticarea afecțiunilor pielii sunt adesea instruiți în mare parte pe pielea deschisă la culoare. Știm de aproape un deceniu că acest lucru poate duce la diagnosticări greșite la persoanele cu pielea mai închisă la culoare.
Aceste nedreptăți nu rămân statice. Un algoritm părtinitor de IA poate influența modul în care este furnizată îngrijirea medicală, ceea ce poate apoi informa modul în care sunt dezvoltate modelele algoritmice ulterioare. Acest lucru creează bucle auto-reîntărite care pot agrava inechitățile în sănătate de-a lungul timpului.
Articolul nostru recent, care implică colaboratori din 10 țări, arată o modalitate mai bună de a dezvolta aceste instrumente digitale.
Dacă aceste instrumente trebuie să fie incluzive, echitabile și cu adevărat valoroase, trebuie să începem să avem anumite discuții chiar înainte ca o singură linie de cod să fie scrisă.
Adunăm dovezi care arată că instrumentele de sănătate digitale sunt în mare parte modelate de abordările occidentale, eurocentrice care pot trece cu vederea înțelegerile diverse despre sănătate și bunăstare.
Ele sunt adesea construite pe presupuneri invizibile despre ce înseamnă sănătatea și bunăstarea, ce corpuri sunt considerate „normale” și care forme de cunoaștere contează.
Când vine vorba de modelarea acestor instrumente de sănătate, companiile de tehnologie, finanțatorii și instituțiile de cercetare dețin puterea. Adică, ei influențează adesea care probleme sunt prioritizate și ce cunoștințe sunt recunoscute ca legitime.
Adesea, aceste instituții nu iau în considerare contextele sociale și istorice mai largi care formează sănătatea și bunăstarea oamenilor, ceea ce poate provoca involuntar daune.
De exemplu, un algoritm a fost folosit în spitalele din SUA pentru a identifica persoanele cu nevoi medicale complexe astfel încât să poată fi trimise către programe pentru îmbunătățirea îngrijirii lor.
Cu toate acestea, cercetătorii au descoperit că mai puțin de 18% dintre pacienții cărora algoritmul le-a alocat o îngrijire suplimentară erau afro-americani. Acest procent ar fi trebuit să fie peste 46%. Algoritmul alocă scoruri de risc pe baza cheltuielilor anuale de sănătate. Cu toate acestea, pacienții de culoare tend să cheltuie mai puțin pentru îngrijirea lor medicală din diverse motive, inclusiv statutul socioeconomic mai scăzut și lipsa de încredere în sistemul de sănătate, parțial condusă de rasismul sistemic.
Astfel, pacienții de culoare trebuiau să fie semnificativ mai bolnavi decât ar fi fost necesar pentru a primi acea îngrijire suplimentară.
Sursa articol https://medicalxpress.com
Editor RevistaSanatatii.ro. Isi doreste ca activitatea lui sa aduca speranta milioanelor de oameni bolnavi din Romania, sa le aline suferintele si sa le ofere speranta.
