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AI は医療における人種平等を改善できる

プラトン再発行
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AIをヘルスケア分野に組み込むことには多くのメリットがあります。これらの利点の 1 つは、人種的平等の促進に役立つことです。

AI は平等の向上にどのように貢献できるでしょうか?

いくつかについてお話ししましたが、 AI とデータ分析の使用による予期せぬ結果。これらには、意図しない差別につながる可能性があるという事実が含まれます。

中国の南京にある南京航空航天大学経済管理学院の教授、Zhisheng Chen氏は、自身の研究でこの問題について語った。 人工知能を活用した採用活動における倫理と差別、昨年Nature Journalに掲載されました。

ただし、データ分析と AI は差別との戦いにプラスの影響を与える可能性もあります。彼らは意図しない差別と闘う上で極めて重要な役割を果たすことができる データセット内のパターンと傾向に対する客観的な洞察を提供することによって。これらのテクノロジーを活用することで、組織は意思決定プロセスにおける隠れた偏見や格差を特定し、差別を軽減するために的を絞った介入を実施できるようになります。さらに、AI アルゴリズムをトレーニングして偏ったパターンを認識して修正し、雇用、融資、刑事司法などのさまざまな領域でより公平な結果を促進することができます。

高度なデータ分析技術を通じて、データ分析と AI は意思決定者が体系的なバイアスに積極的に対処できるようにし、包括性と公平性を促進します。これらのテクノロジーにより、組織は差別的な慣行を検出して修正できるようになり、さまざまな背景を持つ個人がより公平な結果を得ることができます。データ主導の洞察を活用することで、機関は透明性と説明責任のあるプロセスを確立し、より公正な社会を目指して努力しながら、利害関係者間の信頼と安心を促進できます。

もちろん、AI プログラムが意図しないバイアスを回避するように設計されていることを確認することが重要です。これについては、次の投稿で説明しました Kronos と AI を使用して偏見と戦う.

AI を使用して医療の平等を改善する具体的なメリット

少数派の患者は一貫して白人患者よりも悪い医療成果を経験しています。黒人の母親の出産死亡率は、白人の母親のほぼ3倍です。このような統計の背後にある理由は常に多面的です。たとえば、黒人女性は出生前ケアへのアクセスが制限されていることがよくあります。多くの生命を脅かす妊娠の状態が特定され、対処されるのはこの時期です。

それでも、数字は嘘をつきません。米国の標準治療 マイノリティにとっては違うように見える。 それはなぜですか?また、それに対して何ができるのでしょうか?

この記事では、患者の転帰の差異に注目し、「証拠に基づく看護」と呼ばれる概念が問題の解決にどのように役立つかを検討します。

医療バイアスはどの程度顕著ですか?

医療バイアスの概念は複雑であり、非常にデリケートです。社会として、私たちは医療従事者をヒーローとして見る傾向があります。彼らが組織的な偏見を永続させているという考えは、その感情とは相容れません。何が本当？

答えは微妙です。医療制度の中で働いているあからさまな人種差別主義者はそれほど多くありません。実際の問題は、多文化理解の欠如から生じています。医師や看護師の大半は白人です。

彼らはすべての患者に可能な限り最高レベルのケアを提供しようと努めていますが、少数民族の患者では間違いや予防可能な健康上の合併症が発生する率が高くなります。多くの場合、コミュニケーションがこれらの問題の中心となります。

内訳は次のとおりです。

  • 医療従事者は、自分とはかなり異なる背景を持つ患者と直接関わることに苦労するかもしれません。彼らは、その人が苦しんでいる病状を理解しているかもしれませんが、ケアを提供する際の主観的な要素、特に患者が快適さや症状の経験を説明する場合にはあまり同調していない可能性があります。
  • 懸念は最小限に抑えられるかもしれません。医療制度に関わる少数派がよく口にする最も一般的な不満の 1 つは、自分たちの懸念を真剣に受け止めてもらうのに苦労しているというものです。場合によっては、これにより症状がさらに深刻なものに発展するまで無視されることがあります。
  • 対人関係の課題。特に慢性疾患に苦しむ患者において、ケアを行う人と良好な個人的関係を築くことは、患者の転帰を改善することが示されています。残念ながら、個人レベルで医療提供者を理解していない医療提供者と接する患者の場合、この力関係を達成するのは難しいことがよくあります。

結局のところ、これらの課題は少数派だけのものではありません。誰もが医療制度の中で多少なりとも苦労しています。誰も自分の意見に耳を傾けてくれそうにない状況であっても、最終的には誰もが自分の擁護者にならざるを得ません。

しかし、少数派の人々がこれらの問題を経験する割合は明らかに高いです。科学的根拠に基づいたケアとは何ですか?それはどのように役立ちますか?

科学的根拠に基づいた看護とは何ですか?

科学的根拠に基づいた看護について、これまで聞いたことのない人に説明するのは少し戸惑うかもしれません。理由？ほとんどの人は、それが単なる標準治療であると当然のことながら考えています。とてもシンプルで基本的なものなので、名前さえ必要ありません。

基本的な定義は次のとおりです。

科学的根拠に基づいた看護とは、個人の経験と、データで証明された最新の方法論を組み合わせて提供されるケアのことです。

明確にしておきますが、このケア戦略のバージョンは、事実上すべての働く医療従事者によって採用されています。科学的根拠に基づいた治療基準は、最新の情報を常に最新の状態に保つことに重点を置いているだけです。

医師と看護師は継続的に教育を続ける必要がありますが、新しい医学の開発をすべて積極的に監視するほどではありません。これは、20 年間最前線で働いてきた医療従事者が、より良い方向に修正された患者ケアの実践を活用している可能性があることを意味します。

科学的根拠に基づいた看護 慎重に調整されたプロセスを活用して、可能な限り最高の結果をもたらします。これには、患者の状態に特有の質問をし、科学的プロセスを通じてその答えを積極的に追求することが含まれます。

ベスト プラクティスを常に把握し、考えられるあらゆる疑問を徹底的に調査する必要があるため、リソースを浪費するプロセスです。フロアに人員を配置するのがやっとの病院は、過重労働のスタッフにさらに多くのことを要求する自主的な診療を導入するという考えに二の足を踏むかもしれない。

これは当然の懸念ではありますが、科学的根拠に基づいたケア管理が患者の転帰を改善することは最終的には真実です。可能な限りそれを活用する方法を見つけることは、これまで質の高いケアを受けるのに苦労していた少数派を含むすべての患者を助ける可能性があります。

科学的根拠に基づいたケアは、少数派がより良いケアを受けるのにどのように役立つのか

証拠に基づいたケアのプロセス自体は素晴らしく聞こえますが、意見を聞いてもらうのに苦労しているマイノリティをどのように助けることができるのか疑問に思うのも当然です。文化の壁を回避する方法を正確に調査することはできませんよね?

ある程度までは可能です。 「なぜ少数派は患者の転帰が不釣り合いに高いのですか?」という質問をする医師や看護師。より良いケアを行うために使用できる答えが必然的に見つかるでしょう。
 
科学的根拠に基づいたアプローチにより、自分たちとは大きく異なる可能性のある患者に対するケア管理を自分たちがどのように扱うかについて、より敏感になる可能性があります。

しかし、最終的には、より公平な標準治療を確保するために、より高いレベルで変更を加える必要があります。

病院は他に何ができるでしょうか?

マイノリティの治療成績を改善したい病院は、採用慣行とポリシーやコミュニケーションの構築方法の両方において、多様性を優先する必要があります。多くの病院がこれを行っている方法の 1 つは、DEI 委員会を利用することです。多様性、公平性、インクルージョンの委員会は病院の方針を検討し、どのような種類の言葉が職場に適しているかについての基準を確立します。

これは患者ケアに直接的かつ即時に影響を与える可能性がありますが、雇用慣行にも長期的な影響を与える可能性があります。マイノリティの医師や看護師は、多様性、公平性、包括性の重要性を明確に認識している組織で働くことに、より前向きになるでしょう。

まとめ

医療に関しては、すぐに解決できる簡単な解決策などありません。これは多くの可動部分を備えた複雑なシステムです。科学的根拠に基づいたケアは、少数派だけでなく、治療を求めて病院を訪れるすべての人を助ける方法の 1 つです。

しかし、システムレベルで物事を変えるには、病院がそもそも問題を積極的に認識する必要もあります。すべての患者に対してより高い標準の治療を積極的に追求することによってのみ、最終的に少数派がより良い医療成果を経験できるようになります。

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