Искусственный интеллект и глубокое обучение меняют подходы к медицинской диагностике. Однако необходимо обеспечить справедливость и беспристрастность таких систем, особенно в отношении разных групп населения. В этом блоге рассматриваем источники возможных предубеждений и стратегии их устранения, а также текущее состояние и перспективы развития данной области.
В последнее время искусственный интеллект (ИИ) и машина глубокого обучения все больше применяются в области медицинской диагностики, и медицинские учреждения активно внедряют такие инструменты в свою практику. Однако исследования показывают, что ИИ-системы могут быть предвзятыми и дискриминировать определенные группы населения. В этой связи необходимо обеспечить справедливость и равноправие в применении таких систем в медицинской отрасли.
Основной вопрос состоит в том, как гарантировать справедливость алгоритмов? Примером может служить ситуация с пациентами, разделенными по цвету кожи или расе/этнической принадлежности. Недавние исследования показали различия в эффективности диагностики офтальмологических, торакальных и кардиологических заболеваний с использованием систем медицинской диагностики для разных групп пациентов. Таким образом, важно обеспечить равноправие и справедливость для всех групп населения.
Чтобы достичь этой цели, необходимо определить источники возможных предубеждений и разработать стратегии их устранения. Важным аспектом является обучение алгоритмов на достаточно разнообразных и объективных данных. Кроме того, важно провести исследования по выявлению и устранению систематических искажений в данных. В заключение, стоит отметить, что справедливость в медицинской диагностике является ключевым направлением для дальнейшего развития и внедрения ИИ и глубокого обучения в данной отрасли.