Er zijn veel voordelen verbonden aan het integreren van AI in de gezondheidszorg. Eén van deze voordelen is dat het kan helpen een grotere rassengelijkheid te bevorderen.

Hoe kan AI de gelijkheid helpen verbeteren?

We hebben gesproken over een aantal van de onbedoelde gevolgen van het gebruik van AI en data-analyse. Deze omvatten onder meer het feit dat dit kan leiden tot onbedoelde discriminatie.

Zhisheng Chen, hoogleraar aan het College of Economics and Management, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics in Nanjing, China, sprak over deze kwestie in zijn onderzoek Ethiek en discriminatie in rekruteringspraktijken op basis van kunstmatige intelligentie, dat vorig jaar verscheen in Nature Journal.

Data-analyse en AI kunnen echter ook een positieve impact hebben op de strijd tegen discriminatie. Zij kunnen een centrale rol spelen in de strijd tegen onbedoelde discriminatie door objectieve inzichten te bieden in patronen en trends binnen datasets. Door gebruik te maken van deze technologieën kunnen organisaties verborgen vooroordelen en verschillen in besluitvormingsprocessen identificeren, waardoor ze gerichte interventies kunnen implementeren om discriminatie te verminderen. Bovendien kunnen AI-algoritmen worden getraind om vooringenomen patronen te herkennen en recht te zetten, waardoor eerlijkere resultaten worden bevorderd op verschillende domeinen, zoals het aannemen van personeel, het verstrekken van leningen en het strafrecht.

Door middel van geavanceerde data-analysetechnieken stellen data-analyse en AI besluitvormers in staat om proactief systemische vooroordelen aan te pakken, waardoor inclusiviteit en eerlijkheid worden bevorderd. Deze technologieën stellen organisaties in staat discriminerende praktijken op te sporen en recht te zetten, wat leidt tot eerlijkere resultaten voor individuen met verschillende achtergronden. Door gebruik te maken van datagestuurde inzichten kunnen instellingen transparante en verantwoordelijke processen opzetten, waardoor het vertrouwen tussen belanghebbenden wordt bevorderd en tegelijkertijd wordt gestreefd naar een rechtvaardiger samenleving.

Natuurlijk is het belangrijk om ervoor te zorgen dat AI-programma’s zo zijn ontworpen dat onbedoelde vooroordelen worden vermeden. We hebben hierover gesproken in ons bericht op Kronos gebruiken met AI om vooroordelen te bestrijden.

Specifieke voordelen van het gebruik van AI om de gelijkheid in de gezondheidszorg te verbeteren

Minderheidspatiënten ervaren consequent slechtere gezondheidszorgresultaten dan blanke patiënten. Het moedersterftecijfer onder zwarte moeders is bijna drie keer zo hoog als onder blanke moeders. De redenen achter dit soort statistieken zijn altijd veelzijdig. Zwarte vrouwen hebben bijvoorbeeld vaak een beperktere toegang tot prenatale zorg. Het is tijdens deze periode dat veel levensbedreigende zwangerschapsaandoeningen worden geïdentificeerd en aangepakt.

Toch liegen de cijfers niet. De zorgstandaard in de Verenigde Staten ziet er anders uit voor minderheden. Hoe komt dat en wat kan er aan gedaan worden?

In dit artikel bekijken we de discrepanties in de uitkomsten van patiënten en onderzoeken we hoe een concept dat ‘evidence-based verpleegkunde’ heet, dit probleem kan helpen aanpakken.

Hoe prominent is vooroordelen in de gezondheidszorg?

Het concept van vooringenomenheid in de gezondheidszorg is complex en zeer gevoelig. Als samenleving hebben we de neiging om gezondheidswerkers als helden te beschouwen. Het idee dat ze ook systemische vooroordelen in stand houden, strookt niet met dat sentiment. Wat is waar?

Het antwoord is genuanceerd. Er zijn niet veel openlijke racisten werkzaam in de gezondheidszorg. Het werkelijke probleem komt voort uit een gebrek aan multicultureel begrip. De overgrote meerderheid van de artsen en verpleegkundigen is blank.

Hoewel ze proberen het hoogst mogelijke niveau van zorg aan al hun patiënten te verlenen, is er bij patiënten uit etnische minderheden sprake van een groter aantal fouten en vermijdbare gezondheidscomplicaties. Communicatie is vaak de kern van deze problemen.

Hier is een uitsplitsing:

• Gezondheidswerkers kunnen moeite hebben om rechtstreeks contact te maken met patiënten met een heel andere achtergrond dan zijzelf. Ze begrijpen misschien de medische aandoening waaraan de persoon lijdt, maar zijn mogelijk minder afgestemd op de subjectieve elementen van het verlenen van zorg – vooral wanneer de patiënt troost of symptoomervaringen beschrijft.
• Zorgen kunnen tot een minimum worden beperkt. Een van de meest voorkomende klachten die minderheden die te maken hebben met de gezondheidszorg vaak uiten, is dat ze moeite hebben om hun zorgen serieus te nemen. Soms leidt dit ertoe dat de symptomen worden genegeerd totdat ze zich tot iets ernstigers ontwikkelen.
• Interpersoonlijke uitdagingen. Het is aangetoond dat een goede persoonlijke relatie met de persoon die de zorg toedient – ​​vooral bij patiënten die worstelen met chronische aandoeningen – de patiëntresultaten verbetert. Helaas is deze dynamiek vaak moeilijker te realiseren voor patiënten die te maken hebben met zorgverleners die hen op persoonlijk niveau niet begrijpen.

Uiteindelijk zijn deze uitdagingen niet exclusief voor minderheden. Iedereen heeft het een beetje moeilijk binnen de gezondheidszorg. Iedereen wordt uiteindelijk gedwongen om zijn eigen pleitbezorger te zijn, zelfs in situaties waarin het lijkt alsof niemand naar hen zal luisteren.

De snelheid waarmee deze problemen door minderheidsgroepen worden ervaren, is echter aantoonbaar hoger. Wat is evidence-based zorg en hoe kan dit helpen?

Wat is evidence-based verpleegkunde?

Het uitleggen van evidence-based verpleegkunde aan iemand die er nog nooit van heeft gehoord, kan een beetje schokkend zijn. De reden? De meeste mensen gaan er terecht van uit dat dit gewoon de zorgstandaard is. Iets dat zo eenvoudig en fundamenteel is dat het niet eens een naam zou moeten hebben.

Hier is een basisdefinitie:

Evidence-based verpleegkunde is elke zorg die wordt verleend waarbij gebruik wordt gemaakt van een combinatie van persoonlijke ervaring en de nieuwste, op data bewezen beschikbare methodologie.

Voor alle duidelijkheid: vrijwel iedere werkende gezondheidszorgwerker gebruikt een versie van deze zorgstrategie. Een evidence-based zorgstandaard legt simpelweg meer nadruk op het op de hoogte blijven van de laatste informatie.

Artsen en verpleegkundigen moeten zich voortdurend blijven bijscholen, maar niet in de mate dat ze elke nieuwe medische ontwikkeling actief volgen. Dit betekent dat een gezondheidszorgwerker die al twintig jaar in de loopgraven zit, gebruik zou kunnen maken van patiëntenzorgpraktijken die ten goede zijn aangepast.

Evidence-based verpleging maakt gebruik van een zorgvuldig afgestemd proces om de best mogelijke resultaten te behalen. Hierbij wordt een vraag gesteld die specifiek betrekking heeft op de toestand van de patiënt, en vervolgens actief naar het antwoord gezocht via een wetenschappelijk proces.

Omdat het gaat om het op de hoogte blijven van best practices en het grondig onderzoeken van elke mogelijke vraag, is het een proces dat veel middelen vergt. Ziekenhuizen die hun verdiepingen nauwelijks bemand kunnen houden, staan ​​misschien afkerig tegenover het idee om een ​​vrijwillige praktijk aan te passen die nog meer van hun overwerkte personeel vraagt.

Hoewel dit een legitieme zorg is, is het uiteindelijk waar dat op bewijs gebaseerde zorgadministratie betere patiëntresultaten oplevert. Het vinden van manieren om daar waar mogelijk gebruik van te maken kan alle patiënten helpen, inclusief minderheden die voorheen moeite hadden om kwaliteitszorg te ontvangen.

Hoe op bewijs gebaseerde zorg minderheden kan helpen betere zorg te krijgen

Hoewel het proces van op bewijs gebaseerde zorg op zichzelf geweldig klinkt, is het ook gerechtvaardigd om je af te vragen hoe het minderheden kan helpen die moeite hebben om gehoord te worden. Je kunt niet bepaald je weg zoeken rond culturele barrières, toch?

Tot op zekere hoogte kan dat. Artsen en verpleegkundigen die de vraag stellen: “Waarom ervaren minderheden onevenredig hoge slechte patiëntresultaten?” zullen onvermijdelijk antwoorden vinden die ze kunnen gebruiken om betere zorg te verlenen.
 
De op bewijs gebaseerde aanpak kan hen gevoeliger maken voor de manier waarop zij omgaan met de zorgadministratie voor patiënten die mogelijk heel anders zijn dan zij.

Uiteindelijk zullen er echter veranderingen op een hoger niveau moeten worden doorgevoerd om een ​​rechtvaardiger zorgniveau te garanderen.

Wat kunnen ziekenhuizen nog meer doen?

Ziekenhuizen die de resultaten voor minderheden willen verbeteren, moeten van diversiteit een prioriteit maken, zowel in hun wervingspraktijken als in de manier waarop ze hun beleid en communicatie structureren. Eén manier waarop veel ziekenhuizen dit hebben gedaan, is via een DEI-bord. Diversiteits-, gelijkheids- en inclusiviteitsraden beoordelen het ziekenhuisbeleid en stellen normen vast voor welk soort taalgebruik geschikt is voor de werkomgeving.

Dit kan een directe en onmiddellijke impact hebben op de patiëntenzorg, maar ook een langduriger effect op de wervingspraktijken. Artsen en verpleegkundigen uit minderheidsgroepen zullen meer openstaan ​​om te werken voor organisaties die aantoonbare waardering hebben voor het belang van diversiteit, gelijkheid en inclusiviteit.

Conclusie

Als het om de gezondheidszorg gaat, bestaat er niet zoiets als een snelle of gemakkelijke oplossing. Het is een ingewikkeld systeem met veel bewegende delen. Op bewijs gebaseerde zorg is een manier om niet alleen minderheden te helpen, maar iedereen die het ziekenhuis binnenloopt op zoek naar behandeling.

Om dingen op systemisch niveau te veranderen, zullen ziekenhuizen echter ook bereid moeten zijn het probleem in de eerste plaats te erkennen. Alleen door het actief nastreven van een hogere zorgstandaard voor alle patiënten kunnen minderheden eindelijk betere gezondheidszorgresultaten ervaren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.smartdatacollective.com/ai-can-improve-racial-equality-in-healthcare/