AI를 의료 분야에 접목하면 많은 이점이 있습니다. 이러한 장점 중 하나는 더 큰 인종 평등을 촉진하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.

AI가 평등을 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

우리는 다음 중 일부에 대해 이야기했습니다. AI 및 데이터 분석 사용으로 인한 의도하지 않은 결과. 여기에는 의도하지 않은 차별로 이어질 수 있다는 사실도 포함됩니다.

중국 난징 소재 난징 항공 우주 대학교 경제 경영 대학의 Zhisheng Chen 교수는 자신의 연구에서 이 문제에 대해 이야기했습니다. 인공지능 채용 관행의 윤리와 차별는 지난해 네이처저널에 게재됐다.

그러나 데이터 분석과 AI는 차별 퇴치에 긍정적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 의도하지 않은 차별에 맞서 싸우는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다. 데이터 세트 내의 패턴과 추세에 대한 객관적인 통찰력을 제공함으로써. 이러한 기술을 활용함으로써 조직은 의사 결정 프로세스에서 숨겨진 편견과 격차를 식별하고 차별을 완화하기 위한 목표 개입을 구현할 수 있습니다. 또한 AI 알고리즘은 편향된 패턴을 인식하고 수정하도록 훈련되어 채용, 대출, 형사 사법 등 다양한 영역에서 보다 공정한 결과를 촉진할 수 있습니다.

고급 데이터 분석 기술을 통해 데이터 분석 및 AI는 의사 결정자가 시스템적 편견을 사전에 해결하고 포용성과 공정성을 촉진할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술을 통해 조직은 차별적 관행을 감지하고 시정하여 다양한 배경을 가진 개인에게 보다 공평한 결과를 가져올 수 있습니다. 기관은 데이터 기반 통찰력을 활용하여 투명하고 책임 있는 프로세스를 구축하고 이해관계자 간의 신뢰와 확신을 키우는 동시에 보다 정의로운 사회를 만들기 위해 노력할 수 있습니다.

물론, AI 프로그램이 의도하지 않은 편견을 피하도록 설계되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 우리는 다음 게시물에서 이에 대해 이야기했습니다. AI와 Kronos를 사용하여 편견에 맞서기.

AI를 사용하여 의료 평등을 향상시키는 구체적인 이점

소수 환자는 백인 환자보다 지속적으로 더 나쁜 의료 결과를 경험합니다. 흑인 산모의 산모 사망률은 백인 산모보다 거의 3배나 높습니다. 이와 같은 통계의 이유는 항상 다면적입니다. 예를 들어, 흑인 여성은 산전 관리에 대한 접근이 더 제한적인 경우가 많습니다. 이 기간 동안 생명을 위협하는 많은 임신 상태가 확인되고 해결됩니다.

그럼에도 불구하고 숫자는 거짓말을 하지 않습니다. 미국의 표준 치료 소수자에게는 다르게 보입니다. 그 이유는 무엇이며, 이에 대해 무엇을 할 수 있습니까?

이 기사에서 우리는 환자 결과 불일치를 살펴보고 "근거 기반 간호"라는 개념이 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 조사합니다.

의료 편견은 얼마나 두드러지나요?

의료 편견의 개념은 복잡하고 매우 민감합니다. 사회로서 우리는 의료 종사자를 영웅으로 보는 경향이 있습니다. 그들이 체계적 편견을 영속시키고 있다는 생각은 그러한 정서와 일치하지 않습니다. 사실은 무엇입니까?

대답은 미묘합니다. 의료 시스템에서 일하는 명백한 인종차별주의자는 많지 않습니다. 실제 문제는 다문화 이해의 부족에서 비롯됩니다. 의사와 간호사의 대다수는 백인이다.

모든 환자에게 가능한 최고 수준의 진료를 제공하려고 노력하는 반면, 소수 민족 환자의 경우 실수율이 더 높고 예방 가능한 건강 합병증이 있습니다. 의사소통은 종종 이러한 문제의 핵심입니다.

다음은 분석입니다.

• 의료 종사자들은 자신과 배경이 많이 다른 환자들과 직접적으로 관계를 맺는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 그들은 환자가 겪고 있는 의학적 상태를 이해할 수 있지만, 특히 환자가 편안함이나 증상 경험을 설명할 때 치료 제공의 주관적인 요소에 덜 적응할 수 있습니다.
• 우려를 최소화할 수 있습니다. 의료 시스템을 다루는 소수민족이 흔히 제기하는 가장 일반적인 불만 중 하나는 자신의 우려 사항을 진지하게 받아들이는 데 어려움을 겪고 있다는 것입니다. 때로는 증상이 더 심각한 것으로 발전할 때까지 증상을 무시하는 경우도 있습니다.
• 대인관계 문제. 특히 만성 질환을 앓고 있는 환자의 경우 치료를 관리하는 사람과 좋은 개인적 관계를 유지하는 것이 환자 결과를 향상시키는 것으로 나타났습니다. 불행하게도 이러한 역동성은 개인적 차원에서 그들을 이해하지 못하는 의료 제공자를 상대하는 환자의 경우 달성하기 어려운 경우가 많습니다.

궁극적으로 이러한 과제는 소수자에게만 국한되지 않습니다. 모든 사람은 의료 시스템 내에서 약간의 어려움을 겪습니다. 아무도 자신의 말을 듣지 않을 것 같은 상황에서도 궁극적으로 모든 사람은 자신의 옹호자가 되어야 합니다.

그러나 소수 집단이 이러한 문제를 경험하는 비율은 명백히 더 높습니다. 증거 기반 치료란 무엇이며 어떻게 도움이 될 수 있나요?

증거 기반 간호란 무엇입니까?

증거 기반 간호에 대해 이전에 들어본 적이 없는 사람에게 설명하는 것은 약간 어색할 수 있습니다. 이유? 대부분의 사람들은 이것이 단순히 치료의 표준이라고 정당하게 생각합니다. 너무 간단하고 기본적이어서 이름조차 필요하지 않은 것입니다.

기본 정의는 다음과 같습니다.

증거 기반 간호는 개인적인 경험과 최신의 데이터로 입증된 방법론을 결합하여 제공되는 모든 진료입니다.

분명히 말하면, 이 치료 전략의 버전은 거의 모든 근무 의료 종사자가 사용합니다. 증거 기반 치료 표준은 최신 정보를 최신 상태로 유지하는 데 더 중점을 둡니다.

의사와 간호사는 지속적으로 교육을 계속해야 하지만 모든 새로운 의료 발전을 적극적으로 모니터링하는 정도는 아닙니다. 이는 20년 동안 참호 속에 있었던 의료 종사자가 더 나은 방향으로 수정된 환자 치료 관행을 활용하고 있을 수 있음을 의미합니다.

증거 기반 간호 신중하게 조정된 프로세스를 활용하여 최상의 결과를 제공합니다. 이는 환자의 상태에 맞는 질문을 하고 과학적인 과정을 통해 적극적으로 답변을 추구하는 것입니다.

모범 사례를 파악하고 가능한 모든 질문을 철저히 조사해야 하기 때문에 리소스가 많이 소모되는 프로세스입니다. 직원을 간신히 유지할 수 있는 병원은 과로한 직원에게 더 많은 것을 요구하는 자발적인 관행을 적용한다는 생각을 꺼릴 수도 있습니다.

이는 타당한 우려이지만 증거 기반 진료 관리가 더 나은 환자 결과를 가져온다는 것은 궁극적으로 사실입니다. 가능한 한 이를 활용할 수 있는 방법을 찾으면 이전에 양질의 진료를 받기 위해 어려움을 겪은 소수자를 포함하여 모든 환자에게 도움이 될 수 있습니다.

증거 기반 치료가 소수 민족이 더 나은 치료를 받는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

증거 기반 치료 과정 자체는 훌륭해 보이지만, 소수자들의 의견을 듣기 위해 고군분투하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 궁금해하는 것도 타당합니다. 문화적 장벽을 극복하는 방법을 정확히 조사할 수는 없습니다. 그렇죠?

어느 정도까지는 가능합니다. "왜 소수자들이 불균형적으로 높은 열악한 환자 결과를 경험하고 있습니까?"라는 질문을 하는 의사와 간호사. 더 나은 치료를 관리하는 데 사용할 수 있는 답을 필연적으로 찾을 것입니다.
 
증거 기반 접근 방식을 사용하면 자신과 매우 다른 환자의 치료 관리를 처리하는 방법에 더 민감해질 수 있습니다.

그러나 궁극적으로 보다 공평한 진료 표준을 보장하려면 더 높은 수준에서 변화가 이루어져야 합니다.

병원은 또 무엇을 할 수 있나요?

소수자를 위한 결과를 개선하고자 하는 병원은 채용 관행과 정책 및 커뮤니케이션 구성 방식 모두에서 다양성을 우선순위로 삼아야 합니다. 많은 병원에서 이를 수행한 한 가지 방법은 DEI 보드를 이용하는 것입니다. 다양성, 형평성, 포용성 위원회는 병원 정책을 검토하고 업무 환경에 적합한 언어 종류에 대한 표준을 설정합니다.

이는 환자 치료에 직접적이고 즉각적인 영향을 미칠 수 있지만 고용 관행에도 장기적으로 영향을 미칠 수 있습니다. 소수 의사와 간호사는 다양성, 형평성, 포용의 중요성에 대한 인식이 입증된 조직에서 일하는 데 더욱 개방적일 것입니다.

결론

건강 관리에 있어서 빠르고 쉬운 해결책은 없습니다. 움직이는 부분이 많은 복잡한 시스템입니다. 증거 기반 치료는 소수자뿐만 아니라 치료를 위해 병원을 찾는 모든 사람을 도울 수 있는 한 가지 방법입니다.

그러나 시스템적인 수준에서 상황을 바꾸려면 병원도 먼저 문제를 기꺼이 인정해야 합니다. 소수 민족이 마침내 더 나은 의료 결과를 경험할 수 있는 것은 모든 환자에 대해 더 높은 수준의 치료를 적극적으로 추구함으로써만 가능합니다.

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• 출처: https://www.smartdatacollective.com/ai-can-improve-racial-equality-in-healthcare/