به گزارش پایگاه اطلاع رسانی بنیان، در این بررسی، به موضوع عدالت در ادغام بالینی هوش مصنوعی (AI) در زمینه پزشکی پرداخته می‌شود. با پیشرفت بالینی الگوریتم‌های یادگیری عمیق، زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، نگرانی‌هایی در مورد تأثیر سوگیری‌های هوش مصنوعی و تبعیض بر سلامت بیمار به وجود آمده است. هدف این بررسی ارائه یک نمای کلی از نگرانی‌های مرتبط با عدالت هوش مصنوعی است. بحث در مورد استراتژی‌هایی برای کاهش تعصبات هوش مصنوعی؛ و بر نیاز به همکاری بین پزشکان، محققان هوش مصنوعی، توسعه دهندگان هوش مصنوعی، سیاست گذاران و بیماران برای اطمینان از یکپارچگی عادلانه هوش مصنوعی تاکید می‌کند. 
نگرانی‌های اخلاقی در مراقبت‌های بهداشتی
تعریف انصاف در مراقبت‌های بهداشتی
انصاف در مراقبت‌های بهداشتی یک مفهوم چند بعدی است که شامل توزیع عادلانه منابع، فرصت‌ها و نتایج در میان جمعیت‌های مختلف بیماران است. مفهوم انصاف مبتنی بر اصول اخلاقی اساسی عدالت، خیرخواهی و عدم شرارت است. سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی باید دسترسی به مراقبت‌های با کیفیت بالا را برای همه افراد بدون تبعیض فراهم کنند.
سوگیری‌های هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
به طور کلی، سوگیری‌ها در هوش مصنوعی می‌توانند از دو منبع اصلی پدیدار شوند: داده‌های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم و طراحی ذاتی یا مکانیسم‌های یادگیری خود الگوریتم (سوگیری الگوریتمی). با این حال، در زمینه مراقبت‌های بهداشتی، سوگیری‌های اضافی ممکن است به دلیل ماهیت پیچیده تعاملات انسانی و فرآیندهای تصمیم گیری ایجاد شود. این سوگیری‌های اضافی را می‌توان به دو نوع طبقه‌بندی کرد: آن‌هایی که از تعاملات هوش مصنوعی-پزشک سرچشمه می‌گیرند و آن‌هایی که از تعاملات هوش مصنوعی-بیمار سرچشمه می‌گیرند. 
سوگیری داده 
این موضوع به مشکلات ناشی از جمع آوری و سازماندهی داده‌های مورد استفاده در آموزش هوش مصنوعی اشاره دارد که به طور بالقوه می‌تواند اثرات مضری بر انصاف و دقت داشته باشد. انواع سوگیری‌های داده شامل سوگیری اقلیت، سوگیری داده‌های گمشده، سوگیری اطلاعاتی و انحراف ارائه خدمات است. سوگیری اقلیت زمانی رخ می‌دهد که تعداد اعضای گروه محافظت شده در مجموعه داده برای هوش مصنوعی برای یادگیری الگوهای آماری دقیق کافی نباشد. این می‌تواند منجر به کاهش عملکرد و نتایج مغرضانه زمانی شود که الگوریتم برای این گروه‌های کمتر ارائه شده اعمال شود. برای مثال، بسیاری از الگوریتم‌های پیش‌بینی خطر قلبی-عروقی سابقه آموزش داده‌های بیماران مرد را دارند.
سوگیری الگوریتمی
سوگیری الگوریتمی به مشکلات ناشی از توسعه و پیاده سازی هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌تواند بر عدالت و اثربخشی تأثیر منفی بگذارد. حتی با داده‌های معرف بدون سوگیری داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به دلیل طراحی ذاتی یا مکانیزم‌های یادگیری، سوگیری نشان دهد. سوگیری‌های الگوریتمی شامل سوگیری برچسب و کوهورت است. سوگیری برچسب یک مفهوم گسترده است که شامل ارجاع آزمون و سوگیری تفسیر است. این زمانی اتفاق می‌افتد که آموزش هوش مصنوعی از برچسب‌های متناقض استفاده می‌کند، که ممکن است تحت تأثیر نابرابری‌های مراقبت‌های بهداشتی باشد تا حقایق پذیرفته شده جهانی. این می‌تواند منجر به تصمیم گیری مغرضانه بر اساس اطلاعات نادرست یا متناقض در الگوریتم‌های هوش مصنوعی شود.
سوگیری‌های مربوط به تعامل با پزشک
هنگامی که متخصصان مراقبت‌های بهداشتی با هوش مصنوعی تعامل دارند، سوگیری‌های مربوط به تعاملات ممکن است رخ دهد که به طور بالقوه بر عملکرد، انصاف و پذیرش الگوریتم تأثیر می‌گذارد. یکی از این سوگیری‌ها سوگیری اتوماسیون است که به تمایل به اتکای بیش از حد به هوش مصنوعی هنگام انتقال وظایف از متخصصان مراقبت‌های بهداشتی به برنامه‌های هوش مصنوعی اشاره دارد. اعتماد بیش از حد به الگوریتم‌ها می‌تواند منجر به اقدامات نامناسب بر اساس پیش بینی‌های نادرست شود. یک مطالعه نشان داد که توصیه‌های نادرست هوش مصنوعی بر عملکرد خواندن ماموگرافی رادیولوژیست‌ها در تمام سطوح تخصص تأثیر منفی می‌گذارد.
سوگیری‌های مرتبط با تعامل بیمار
سوگیری‌های مربوط به تعاملات بین بیماران و هوش مصنوعی یا سیستم‌هایی که آن‌ها را در بر می‌گیرد شامل سوگیری امتیازات، بی اعتمادی آگاهانه و سوگیری آژانس است. سوگیری امتیاز زمانی اتفاق می‌افتد که جمعیت خاصی نمی‌توانند به هوش مصنوعی در تنظیمات مراقبت دسترسی داشته باشند یا زمانی که این الگوریتم‌ها به فناوری یا حسگرهایی نیاز دارند که برای همه جمعیت‌ها در دسترس نیست. این می‌تواند منجر به توزیع نابرابر مزایای مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی شود و به طور بالقوه نابرابری‌های موجود در مراقبت‌های بهداشتی را تشدید کند.
ملاحظات اخلاقی و قانونی
حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده‌ها یک ملاحظات اخلاقی و قانونی مهم برای عدالت هوش مصنوعی است، زیرا تأثیر قابل توجهی بر استقلال بیمار، اعتماد به هوش مصنوعی و انطباق با چارچوب‌های قانونی دارد. احترام به استقلال بیمار و حفاظت از اطلاعات پزشکی محرمانه پایه و اساس پیاده سازی اخلاقی هوش مصنوعی است که تنها با پرداختن به مسائل مهم مربوط به حریم خصوصی داده‌ها قابل دستیابی است. یکی از این مسائل، کسب رضایت آگاهانه برای استفاده از داده‌ها است. بیماران باید به طور کامل درک کنند که چگونه داده‌های آن‌ها توسط هوش مصنوعی استفاده، اشتراک گذاری و ذخیره می‌شود. برای دستیابی به این هدف، ارتباط شفاف در مورد هدف، خطرات و مزایای به اشتراک گذاری داده مورد نیاز است تا بیماران را قادر سازد تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد مشارکت در طرح‌های مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی بگیرند. حفاظت از ذخیره سازی و انتقال داده‌ها جنبه مهمی از حریم خصوصی داده‌ها است.
همکاری بین ذینفعان
پزشکان، محققان هوش مصنوعی و توسعه دهندگان هوش مصنوعی
همکاری بین پزشکان، محققان هوش مصنوعی و توسعه دهندگان هوش مصنوعی برای رسیدگی به نگرانی‌های مربوط به عدالت در هوش مصنوعی ضروری است. مشارکت پزشکان می‌تواند تخصص و بینش ارزشمندی را برای محققان هوش مصنوعی فراهم کند. هوش مصنوعی اخیر، توسعه یافته برای استفاده از تصاویر، و رادیولوژیست‌ها به خوبی با هم مطابقت دارند. چرخه‌ای از بهبود را می‌توان از طریق برقراری ارتباط با تخصص در این زمینه با پزشکان و به اشتراک گذاشتن تجربه آن‌ها در استفاده از هوش مصنوعی در عمل پزشکی واقعی به دست آورد.
سیاستگذاران و مراجع نظارتی
سیاستگذاران و مقامات نظارتی از طریق ایجاد دستورالعمل‌ها، استانداردها و مقررات جامعی که بر توسعه و استقرار هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی حاکم است، نقش مهمی در تضمین عدالت هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. از طریق شکل‌دهی فعالانه سیاست‌ها، آن‌ها می‌توانند توسعه چارچوب‌هایی را برای طراحی، آموزش و اعتبار سنجی هوش مصنوعی ترویج کنند و اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی با رعایت انصاف و فراگیر ساخته شده است. تقویت شفافیت و مسئولیت پذیری در هوش مصنوعی نیز جنبه مهمی از مسئولیت‌های آن‌هاست.
از زمان پیدایش، هوش مصنوعی بر چندین جنبه از جامعه مدرن تأثیر گذاشته است که منجر به پیشرفت‌های قابل توجهی شده است. رشته پزشکی از این موج تغییر بی‌تأثیر نمانده است، زیرا رادیولوژی مخصوصاً برای مهار قدرت هوش مصنوعی آماده است. با توجه به این موقعیت منحصر به فرد، جامعه رادیولوژی مسئولیت حیاتی برای به اشتراک گذاشتن تجربه خود در ادغام فعال هوش مصنوعی در پزشکی دارد و راهنمایی و بینش ارزشمندی را برای سایر تخصص‌های پزشکی ارائه می‌دهد. به عنوان پیشگامان در اجرای هوش مصنوعی، رادیولوژیست‌ها باید از عدالت هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی حمایت کنند. تجربه اولیه محققان در پیمایش چشم‌انداز پیچیده پذیرش هوش مصنوعی و غلبه بر چالش‌های مرتبط با استقرار آن می‌تواند به عنوان یک نقشه راه برای سایر متخصصان پزشکی باشد. با انجام این کار، محققان می‌توانند اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی برای همه بیماران، صرف نظر از پیشینه آن‌ها، سود می‌برد و به خیر بیشتر جامعه کمک می‌کند.
پایان مطلب/