L'Università di Glasgow pioniera di un quadro per eliminare il pregiudizio di genere nell'AI sanitaria
- L'Università di Glasgow affronta il bias di genere nell'IA sanitaria, sviluppando un nuovo framework in 18 mesi per bilanciare i comportamenti legati al genere nei sistemi di IA per il monitoraggio remoto.
- I sensori radar raccoglieranno dati da 30 volontari maschi e 30 femmine, addestrando modelli di IA separati per un confronto diretto, con l'obiettivo di identificare e correggere i bias nella funzionalità dell'IA.
- L'iniziativa, finanziata dall'Université Paris Dauphine-PSL, risponde alle preoccupazioni sul bias di genere nell'IA, particolarmente evidenziate da un caso del 2019 in cui chatbot hanno fornito diagnosi diverse per sintomi identici in pazienti maschi e femmine.
L'Università di Glasgow si appresta ad affrontare il pregiudizio di genere nell'intelligenza artificiale (AI) sanitaria. Nei prossimi 18 mesi, il prestigioso istituto scozzese guiderà lo sviluppo di un nuovo quadro per correggere le discrepanze legate al genere nei sistemi di AI utilizzati per valutare i dati raccolti da tecnologie di monitoraggio remoto.
Il progetto di ricerca, guidato dal Dr. Nour Ghadban, investigatore principale, prevederà la raccolta di dati da 30 volontari maschi e 30 femmine utilizzando sensori radar. L'approccio unico addestrerà modelli di AI separati sui dati maschili e femminili, consentendo un confronto diretto delle loro prestazioni. Questa metodologia identificherà eventuali pregiudizi incorporati nelle funzioni di AI, aprendo la strada a successivi aggiustamenti.
Il Dr. Ghadban sottolinea il potenziale impatto trasformativo dell'integrazione di nuovi sensori con l'AI sul monitoraggio dei pazienti. Tuttavia, il successo di queste innovazioni dipende dalla garanzia che i sistemi di AI siano privi di pregiudizi radicati nella razza, nella classe sociale e, in particolare, nel genere. L'iniziativa di ricerca sottolinea la cura meticolosa richiesta durante l'addestramento dei sistemi di AI su dati del mondo reale per prevenire l'incorporazione involontaria di pregiudizi umani.
Finanziamenti e sviluppo di tecnologie di sensing supportate dall'AI
Generosamente finanziato dalla Cattedra Donne e Scienza dell'Université Paris Dauphine-PSL, questa ricerca si allinea ai recenti progressi nelle tecnologie di sensing supportate dall'AI. L'Università di Glasgow si trova in prima linea tra le istituzioni che sviluppano sensori all'avanguardia progettati per monitorare i ritmi cardiaci e polmonari senza la necessità di tecnologia indossabile o telecamere video.
Il sistema Healthcare QUEST da 5,5 milioni di sterline dell'università è una testimonianza del suo impegno nell'avanzare la tecnologia sanitaria. Questa tecnologia remota utilizza sensori per offrire consigli e avvisi personalizzati, suggerendo miglioramenti dello stile di vita e programmi di riabilitazione per coloro che si riprendono da malattie a casa. Con il potenziale di migliorare l'indipendenza delle persone anziane e fornire ulteriori informazioni sul benessere dei pazienti nei reparti ospedalieri, Healthcare QUEST emerge come un promettente passo avanti nella tecnologia sanitaria.
Affrontare le preoccupazioni storiche: mitigare il pregiudizio di genere nei sistemi di AI
Le crescenti preoccupazioni riguardo al pregiudizio di genere nei sistemi di AI hanno permeato il panorama sanitario. Un esempio lampante è emerso nel 2019 quando la tecnologia di chatbot utilizzata dal medico di famiglia remoto NHS at Hand mostrava diagnosi disparate per sintomi identici in pazienti maschi e femmine. Gli uomini venivano avvisati di un possibile infarto, mentre alle donne veniva consigliato che stavano probabilmente sperimentando depressione o un attacco di panico. La rivelazione ha evidenziato l'urgente necessità di sforzi completi per eliminare i pregiudizi che potrebbero influenzare gli esiti sanitari.
L'impegno dell'Università di Glasgow a smantellare il pregiudizio di genere nell'AI sanitaria ha implicazioni promettenti per il futuro. Man mano che l'AI svolge un ruolo fondamentale nel monitoraggio e nella diagnosi dei pazienti, garantire strumenti decisionali imparziali diventa fondamentale. L'approccio di addestramento dei modelli di AI specifici per genere adottato dall'università stabilisce un precedente per un scrutinio e un aggiustamento meticolosi, fungendo da modello per altre istituzioni che navigano nell'intricato regno dell'AI nella sanità.
L'iniziativa dell'Università di Glasgow segna un passo audace verso un futuro in cui l'AI nella sanità è priva di pregiudizi di genere. Con il suo quadro innovativo e il suo impegno per una raccolta e un'analisi dei dati meticolose, l'università sta guidando un movimento che potrebbe rivoluzionare il modo in cui sfruttiamo l'AI per il benessere dei pazienti. Man mano che i progressi continuano, l'intera comunità sanitaria trarrà indubbiamente beneficio dalle lezioni apprese e dalle metodologie sviluppate in questa pionieristica impresa di ricerca.
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Brenda Kanana
Brenda vanta oltre 4 anni di esperienza specializzata in criptovalute, intelligenza artificiale e tecnologie emergenti. Ha lavorato presso Zycrypto, Blockchain Reporter e The Coin Republic e ora ha fatto di Cryptopolitan la sua casa. La sua laurea in Sociologia presso l'Università Tecnica di Mombasa la mantiene in sintonia con il pubblico dei lettori.
