Υπάρχουν πολλά οφέλη από την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Ένα από αυτά τα πλεονεκτήματα είναι ότι μπορεί να συμβάλει στην προώθηση μεγαλύτερης φυλετικής ισότητας.

Πώς μπορεί το AI να βοηθήσει στη βελτίωση της ισότητας;

Έχουμε μιλήσει για μερικά από τα ακούσιες συνέπειες της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης και ανάλυσης δεδομένων. Αυτά περιλαμβάνουν το γεγονός ότι μπορεί να οδηγήσει σε ακούσιες διακρίσεις.

Ο Zhisheng Chen, καθηγητής του Κολλεγίου Οικονομικών και Διοίκησης, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics στο Nanjing της Κίνας μίλησε για αυτό το θέμα στη μελέτη του Ηθική και διακρίσεις σε πρακτικές πρόσληψης με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης, το οποίο δημοσιεύτηκε στο Nature Journal πέρυσι.

Ωστόσο, η ανάλυση δεδομένων και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν επίσης να έχουν θετικό αντίκτυπο στην καταπολέμηση των διακρίσεων. Μπορούν να διαδραματίσουν κεντρικό ρόλο στην καταπολέμηση των ακούσιων διακρίσεων παρέχοντας αντικειμενικές πληροφορίες για τα μοτίβα και τις τάσεις εντός των συνόλων δεδομένων. Αξιοποιώντας αυτές τις τεχνολογίες, οι οργανισμοί μπορούν να εντοπίσουν κρυφές προκαταλήψεις και ανισότητες στις διαδικασίες λήψης αποφάσεων, επιτρέποντάς τους να εφαρμόσουν στοχευμένες παρεμβάσεις για τον μετριασμό των διακρίσεων. Επιπλέον, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εκπαιδευτούν ώστε να αναγνωρίζουν και να διορθώνουν μεροληπτικά μοτίβα, προωθώντας δικαιότερα αποτελέσματα σε διάφορους τομείς όπως η πρόσληψη, ο δανεισμός και η ποινική δικαιοσύνη.

Μέσω προηγμένων τεχνικών ανάλυσης δεδομένων, η ανάλυση δεδομένων και η τεχνητή νοημοσύνη δίνουν τη δυνατότητα στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να αντιμετωπίζουν προληπτικά τις συστημικές προκαταλήψεις, προωθώντας τη συμπερίληψη και τη δικαιοσύνη. Αυτές οι τεχνολογίες επιτρέπουν στους οργανισμούς να εντοπίζουν και να διορθώνουν πρακτικές που εισάγουν διακρίσεις, οδηγώντας σε πιο δίκαια αποτελέσματα για άτομα από διαφορετικά υπόβαθρα. Αξιοποιώντας γνώσεις που βασίζονται σε δεδομένα, τα ιδρύματα μπορούν να καθιερώσουν διαφανείς και υπεύθυνες διαδικασίες, ενισχύοντας την εμπιστοσύνη και την εμπιστοσύνη μεταξύ των ενδιαφερομένων, ενώ αγωνίζονται για μια πιο δίκαιη κοινωνία.

Φυσικά, είναι σημαντικό να βεβαιωθείτε ότι τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν σχεδιαστεί για να αποφεύγουν ακούσιες προκαταλήψεις. Μιλήσαμε για αυτό στην ανάρτησή μας στο χρησιμοποιώντας το Kronos με AI για την καταπολέμηση των προκαταλήψεων.

Ειδικά οφέλη από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση της ισότητας στην υγειονομική περίθαλψη

Οι ασθενείς μειονότητας βιώνουν σταθερά χειρότερα αποτελέσματα υγειονομικής περίθαλψης από τους λευκούς ασθενείς. Το ποσοστό θνησιμότητας μητρότητας για τις μαύρες μητέρες είναι σχεδόν τρεις φορές υψηλότερο από αυτό για τις λευκές μητέρες. Οι λόγοι πίσω από τέτοια στατιστικά στοιχεία είναι πάντα πολύπλευροι. Για παράδειγμα, οι μαύρες γυναίκες έχουν συχνά πιο περιορισμένη πρόσβαση στην προγεννητική φροντίδα. Είναι κατά τη διάρκεια αυτής της περιόδου που εντοπίζονται και αντιμετωπίζονται πολλές απειλητικές για τη ζωή καταστάσεις εγκυμοσύνης.

Ωστόσο, οι αριθμοί δεν λένε ψέματα. Το πρότυπο περίθαλψης στις Ηνωμένες Πολιτείες φαίνεται διαφορετικό για τις μειονότητες. Γιατί συμβαίνει αυτό και τι μπορεί να γίνει για αυτό;

Σε αυτό το άρθρο, ρίχνουμε μια ματιά στις αποκλίσεις των αποτελεσμάτων των ασθενών και εξετάζουμε πώς μια έννοια που ονομάζεται «νοσηλευτική βασισμένη σε αποδείξεις» μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση του προβλήματος.

Πόσο σημαντική είναι η προκατάληψη της υγειονομικής περίθαλψης;

Η έννοια της προκατάληψης της υγειονομικής περίθαλψης είναι πολύπλοκη και πολύ ευαίσθητη. Ως κοινωνία, τείνουμε να βλέπουμε τους εργαζόμενους στον τομέα της υγείας ως ήρωες. Η ιδέα ότι διαιωνίζουν επίσης τη συστημική προκατάληψη δεν ταιριάζει με αυτό το συναίσθημα. Τι είναι αλήθεια?

Η απάντηση είναι λεπτή. Δεν υπάρχουν πολλοί ανοιχτοί ρατσιστές που εργάζονται στο σύστημα υγείας. Το πραγματικό πρόβλημα πηγάζει από την έλλειψη πολυπολιτισμικής κατανόησης. Η συντριπτική πλειοψηφία των γιατρών και των νοσοκόμων είναι λευκοί.

Ενώ προσπαθούν να χορηγήσουν το υψηλότερο δυνατό επίπεδο περίθαλψης σε όλους τους ασθενείς τους, υπάρχει υψηλότερο ποσοστό λαθών και επιπλοκών υγείας που μπορούν να αποφευχθούν με ασθενείς με εθνοτικές μειονότητες. Η επικοινωνία βρίσκεται συχνά στο επίκεντρο αυτών των προβλημάτων.

Ακολουθεί μια ανάλυση:

• Οι εργαζόμενοι στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης μπορεί να δυσκολεύονται να σχετιστούν άμεσα με ασθενείς από πολύ διαφορετικό υπόβαθρο από το δικό τους. Μπορεί να κατανοούν την ιατρική κατάσταση από την οποία πάσχει το άτομο, αλλά μπορεί να είναι λιγότερο προσαρμοσμένα στα υποκειμενικά στοιχεία της παροχής φροντίδας — ιδιαίτερα όταν ο ασθενής περιγράφει εμπειρίες άνεσης ή συμπτωμάτων.
• Οι ανησυχίες μπορεί να ελαχιστοποιηθούν. Ένα από τα πιο κοινά παράπονα που εκφράζουν συχνά οι μειονότητες που ασχολούνται με το σύστημα υγειονομικής περίθαλψης είναι ότι αγωνίζονται να ληφθούν σοβαρά υπόψη οι ανησυχίες τους. Μερικές φορές, αυτό οδηγεί σε αγνοία των συμπτωμάτων μέχρι να εξελιχθούν σε κάτι πιο σοβαρό.
• Διαπροσωπικές προκλήσεις. Η ύπαρξη καλής προσωπικής σχέσης με το άτομο που χορηγεί φροντίδα —ιδιαίτερα σε ασθενείς που αντιμετωπίζουν χρόνιες παθήσεις— έχει αποδειχθεί ότι βελτιώνει τα αποτελέσματα των ασθενών. Δυστυχώς, αυτή η δυναμική είναι συχνά πιο δύσκολο να επιτευχθεί για ασθενείς που έχουν να κάνουν με παρόχους φροντίδας που δεν τους καταλαβαίνουν σε προσωπικό επίπεδο.

Σε τελική ανάλυση, αυτές οι προκλήσεις δεν αφορούν αποκλειστικά τις μειονότητες. Όλοι δυσκολεύονται λίγο μέσα στο σύστημα υγείας. Ο καθένας είναι τελικά αναγκασμένος να είναι ο συνήγορος του εαυτού του, ακόμη και σε καταστάσεις όπου φαίνεται ότι κανείς δεν θα τον ακούσει.

Ωστόσο, ο ρυθμός με τον οποίο αντιμετωπίζουν αυτά τα προβλήματα οι μειονοτικοί πληθυσμοί είναι αποδεδειγμένα υψηλότερος. Τι είναι η τεκμηριωμένη φροντίδα και πώς μπορεί να βοηθήσει;

Τι είναι η Νοσηλευτική Βασισμένη σε Αποδείξεις;

Η εξήγηση της νοσηλευτικής βασισμένης σε στοιχεία σε κάποιον που δεν την έχει ξανακούσει μπορεί να είναι λίγο ενοχλητικό. Ο λόγος? Οι περισσότεροι άνθρωποι δικαιολογημένα υποθέτουν ότι είναι απλώς το πρότυπο φροντίδας. Κάτι τόσο απλό και θεμελιώδες που δεν χρειάζεται καν όνομα.

Εδώ είναι ένας βασικός ορισμός:

Η νοσηλευτική βασισμένη σε στοιχεία είναι κάθε φροντίδα που παρέχεται με τη μόχλευση ενός συνδυασμού προσωπικής εμπειρίας και της πιο πρόσφατης διαθέσιμης μεθοδολογίας αποδεδειγμένης με δεδομένα.

Για να είμαστε σαφείς, μια εκδοχή αυτής της στρατηγικής περίθαλψης χρησιμοποιείται σχεδόν από κάθε εργαζόμενο εργαζόμενο στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Ένα πρότυπο περίθαλψης που βασίζεται σε στοιχεία απλώς δίνει μεγαλύτερη έμφαση στη διατήρηση της ενημέρωσης για τις πιο πρόσφατες πληροφορίες.

Οι γιατροί και οι νοσηλευτές χρειάζεται να συνεχίζουν συνεχώς την εκπαίδευσή τους, αλλά όχι στο βαθμό που να παρακολουθούν ενεργά κάθε νέα ιατρική εξέλιξη. Αυτό σημαίνει ότι ένας εργαζόμενος στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης που βρίσκεται στα χαρακώματα για είκοσι χρόνια μπορεί να αξιοποιεί πρακτικές φροντίδας ασθενών που έχουν τροποποιηθεί προς το καλύτερο.

Νοσηλευτική βασισμένη σε στοιχεία αξιοποιεί μια προσεκτικά συντονισμένη διαδικασία για να προσφέρει τα καλύτερα δυνατά αποτελέσματα. Αυτό περιλαμβάνει την υποβολή μιας ερώτησης συγκεκριμένης για την κατάσταση του ασθενούς και, στη συνέχεια, την ενεργή επιδίωξη της απάντησης μέσω επιστημονικής διαδικασίας.

Επειδή περιλαμβάνει την παραμονή στις βέλτιστες πρακτικές και τη διεξοδική διερεύνηση κάθε πιθανής ερώτησης, είναι μια διαδικασία εξάντλησης πόρων. Τα νοσοκομεία που μετά βίας μπορούν να διατηρήσουν τα δάπεδά τους με προσωπικό μπορεί να διστάζουν να προσαρμόσουν μια εθελοντική πρακτική που απαιτεί ακόμη περισσότερα από το υπερφορτωμένο προσωπικό τους.

Αν και αυτό είναι μια θεμιτή ανησυχία, είναι τελικά αλήθεια ότι η χορήγηση φροντίδας βάσει στοιχείων παράγει καλύτερα αποτελέσματα για τους ασθενείς. Η εύρεση τρόπων αξιοποίησής του, όπου είναι δυνατόν, μπορεί να βοηθήσει όλους τους ασθενείς, συμπεριλαμβανομένων των μειονοτήτων που στο παρελθόν αγωνίστηκαν να λάβουν ποιοτική φροντίδα.

Πώς η περίθαλψη που βασίζεται σε στοιχεία θα μπορούσε να βοηθήσει τις μειονότητες να λάβουν καλύτερη φροντίδα

Αν και η ίδια η διαδικασία της φροντίδας που βασίζεται σε στοιχεία ακούγεται εξαιρετική, είναι επίσης δικαιολογημένο να αναρωτιόμαστε πώς μπορεί να βοηθήσει τις μειονότητες που αγωνίζονται να ακουστούν. Δεν μπορείτε ακριβώς να διερευνήσετε τον τρόπο σας να ξεπεράσετε τα πολιτιστικά εμπόδια, έτσι δεν είναι;

Ως ένα βαθμό, μπορείτε. Γιατροί και νοσηλευτές που θέτουν το ερώτημα: "Γιατί οι μειονότητες αντιμετωπίζουν δυσανάλογα υψηλά κακά αποτελέσματα ασθενών;" αναπόφευκτα θα βρουν απαντήσεις που μπορούν να χρησιμοποιήσουν για να παρέχουν καλύτερη φροντίδα.
 
Η προσέγγιση που βασίζεται σε στοιχεία μπορεί να τους κάνει πιο ευαίσθητους στον τρόπο με τον οποίο χειρίζονται τη χορήγηση φροντίδας για ασθενείς που μπορεί να είναι πολύ διαφορετικοί από αυτούς.

Τελικά, ωστόσο, θα χρειαστεί να γίνουν αλλαγές σε υψηλότερο επίπεδο για να διασφαλιστεί ένα πιο δίκαιο πρότυπο περίθαλψης.

Τι άλλο μπορούν να κάνουν τα νοσοκομεία;

Τα νοσοκομεία που θέλουν να βελτιώσουν τα αποτελέσματα για τις μειονότητες θα πρέπει να θέτουν την ποικιλομορφία προτεραιότητα, τόσο στις πρακτικές πρόσληψης όσο και στον τρόπο δομής των πολιτικών και των επικοινωνιών τους. Ένας τρόπος με τον οποίο πολλά νοσοκομεία το έχουν κάνει αυτό είναι μέσω ενός συμβουλίου της ΔΕΗ. Τα συμβούλια ποικιλομορφίας, δικαιοσύνης και ένταξης εξετάζουν τις πολιτικές των νοσοκομείων και καθιερώνουν πρότυπα για το είδος της γλώσσας που είναι κατάλληλη για το εργασιακό περιβάλλον.

Αυτό μπορεί να έχει άμεσο και άμεσο αντίκτυπο στη φροντίδα των ασθενών, αλλά και μακροχρόνιο αντίκτυπο στις πρακτικές πρόσληψης. Οι γιατροί και οι νοσηλευτές της μειονότητας θα είναι πιο ανοιχτοί να εργαστούν για οργανισμούς που έχουν αποδεδειγμένη εκτίμηση για τη σημασία της διαφορετικότητας, της ισότητας και της ένταξης.

Συμπέρασμα

Όσον αφορά την υγειονομική περίθαλψη, δεν υπάρχει γρήγορη ή εύκολη λύση. Είναι ένα πολύπλοκο σύστημα με πολλά κινούμενα μέρη. Η φροντίδα που βασίζεται σε στοιχεία είναι ένας τρόπος για να βοηθηθούν όχι μόνο οι μειονότητες, αλλά οποιοσδήποτε μπαίνει στο νοσοκομείο αναζητώντας θεραπεία.

Για να αλλάξουν τα πράγματα σε συστημικό επίπεδο, ωστόσο, τα νοσοκομεία θα πρέπει επίσης να είναι πρόθυμα να αναγνωρίσουν το πρόβλημα εξαρχής. Μόνο μέσω της ενεργού επιδίωξης ενός υψηλότερου επιπέδου φροντίδας για όλους τους ασθενείς, οι μειονότητες μπορούν επιτέλους να βιώσουν καλύτερα αποτελέσματα υγειονομικής περίθαλψης.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.smartdatacollective.com/ai-can-improve-racial-equality-in-healthcare/