Vključevanje umetne inteligence v sektor zdravstva ima veliko prednosti. Ena od teh prednosti je, da lahko pomaga spodbujati večjo rasno enakost.

Kako lahko AI pomaga izboljšati enakost?

Pogovarjali smo se o nekaterih nenamerne posledice uporabe umetne inteligence in analitike podatkov. Ti vključujejo dejstvo, da lahko vodi do nenamerne diskriminacije.

Zhisheng Chen, profesor na Visoki šoli za ekonomijo in management, Univerze za aeronavtiko in astronavtiko Nanjing v Nanjingu na Kitajskem, je v svoji študiji govoril o tem vprašanju Etika in diskriminacija v praksah zaposlovanja z umetno inteligenco, ki je bil lani objavljen v reviji Nature Journal.

Vendar pa lahko analitika podatkov in umetna inteligenca pozitivno vplivata tudi na boj proti diskriminaciji. Lahko imajo ključno vlogo v boju proti nenamerni diskriminaciji z zagotavljanjem objektivnih vpogledov v vzorce in trende v nizih podatkov. Z izkoriščanjem teh tehnologij lahko organizacije prepoznajo skrite pristranskosti in razlike v postopkih odločanja, kar jim omogoča izvajanje ciljno usmerjenih intervencij za ublažitev diskriminacije. Poleg tega je algoritme umetne inteligence mogoče usposobiti za prepoznavanje in popravljanje pristranskih vzorcev, kar spodbuja pravičnejše rezultate na različnih področjih, kot so najemanje, posojanje in kazensko pravosodje.

Z naprednimi tehnikami analize podatkov analitika podatkov in umetna inteligenca omogočata odločevalcem, da proaktivno obravnavajo sistemske pristranskosti ter spodbujajo vključevanje in pravičnost. Te tehnologije omogočajo organizacijam odkrivanje in popravljanje diskriminatornih praks, kar vodi do bolj pravičnih rezultatov za posameznike iz različnih okolij. Z izkoriščanjem vpogledov, ki temeljijo na podatkih, lahko institucije vzpostavijo pregledne in odgovorne procese, spodbujajo zaupanje med deležniki, hkrati pa si prizadevajo za bolj pravično družbo.

Seveda je pomembno zagotoviti, da so programi AI zasnovani tako, da se izognejo nenamernim pristranskosti. O tem smo govorili v naši objavi na uporabo Kronosa z AI za boj proti pristranskosti.

Posebne prednosti uporabe umetne inteligence za izboljšanje enakosti v zdravstvu

Manjšinski bolniki dosledno doživljajo slabše zdravstvene rezultate kot beli bolniki. Stopnja porodniške umrljivosti pri črnih materah je skoraj trikrat višja kot pri belih materah. Razlogi za takšno statistiko so vedno večplastni. Na primer, črne ženske imajo pogosto bolj omejen dostop do predporodne oskrbe. V tem času se prepoznajo in obravnavajo številna življenjsko nevarna stanja nosečnosti.

Kljub temu številke ne lažejo. Standard oskrbe v Združenih državah izgleda drugače za manjšine. Zakaj je tako in kaj je mogoče storiti glede tega?

V tem članku si ogledamo razlike v rezultatih bolnikov in preučimo, kako lahko koncept, imenovan »zdravstvena nega, ki temelji na dokazih«, pomaga pri reševanju težave.

Kako izrazita je pristranskost v zdravstvu?

Koncept pristranskosti v zdravstvu je zapleten in zelo občutljiv. Kot družba na zdravstvene delavce gledamo kot na heroje. Zamisel, da ohranjajo tudi sistemsko pristranskost, ni v skladu s tem občutkom. Kaj je res?

Odgovor je niansiran. V zdravstvenem sistemu ni veliko odkritih rasistov. Dejanski problem izhaja iz pomanjkanja multikulturnega razumevanja. Velika večina zdravnikov in medicinskih sester je belcev.

Medtem ko poskušajo zagotoviti najvišjo možno raven oskrbe za vse svoje bolnike, je večja stopnja napak in zdravstvenih zapletov, ki jih je mogoče preprečiti, pri bolnikih iz etničnih manjšin. Komunikacija je pogosto v središču teh težav.

Tu je razčlenitev:

• Zdravstveni delavci imajo težave pri neposrednem stiku s pacienti iz precej drugačnega okolja od njihovega. Morda razumejo zdravstveno stanje, za katerim oseba trpi, vendar so morda manj prilagojeni subjektivnim elementom zagotavljanja oskrbe – zlasti ko pacient opisuje udobje ali izkušnje s simptomi.
• Skrbi se lahko zmanjšajo. Ena najpogostejših pritožb manjšin, ki se pogosto ukvarjajo z zdravstvenim sistemom, je, da se trudijo, da bi se njihove skrbi jemale resno. Včasih to povzroči, da simptome ignoriramo, dokler se ne razvijejo v nekaj resnejšega.
• Medosebni izzivi. Izkazalo se je, da dober osebni odnos z osebo, ki daje oskrbo – zlasti pri bolnikih, ki se borijo s kroničnimi boleznimi – izboljša rezultate pri bolnikih. Na žalost je to dinamiko pogosto težje doseči za paciente, ki imajo opravka z izvajalci oskrbe, ki jih ne razumejo na osebni ravni.

Navsezadnje ti izzivi niso izključno le manjšine. V zdravstvenem sistemu se vsak malo muči. Vsakdo je na koncu prisiljen biti sam svoj zagovornik, tudi v situacijah, ko se zdi, da ga nihče noče poslušati.

Vendar pa je stopnja, s katero se te težave srečujejo pri manjšinah, očitno večja. Kaj je oskrba, ki temelji na dokazih, in kako lahko pomaga?

Kaj je z dokazi podprta zdravstvena nega?

Razlagati zdravstveno nego, ki temelji na dokazih, nekomu, ki zanjo še nikoli ni slišal, je lahko nekoliko moteče. Razlog? Večina ljudi upravičeno domneva, da je to preprosto standard oskrbe. Nekaj ​​tako preprostega in temeljnega, da sploh ne bi smelo zahtevati imena.

Tukaj je osnovna definicija:

Zdravstvena nega, ki temelji na dokazih, je vsaka nega, zagotovljena s kombinacijo osebnih izkušenj in najnovejše, s podatki preverjene razpoložljive metodologije.

Da smo jasni, različico te strategije oskrbe uporablja skoraj vsak zaposleni zdravstveni delavec. Standard oskrbe, ki temelji na dokazih, preprosto daje večji poudarek ostajanju na tekočem z najnovejšimi informacijami.

Zdravniki in medicinske sestre se morajo sicer nenehno izobraževati, vendar ne v tolikšni meri, da bi aktivno spremljali vsak nov medicinski razvoj. To pomeni, da lahko zdravstveni delavec, ki je bil dvajset let v okopih, uporablja prakse oskrbe bolnikov, ki so bile spremenjene na bolje.

Z dokazi podprta zdravstvena nega izkorišča skrbno prilagojen proces za zagotavljanje najboljših možnih rezultatov. To vključuje postavljanje vprašanja, specifičnega za bolnikovo stanje, in nato aktivno iskanje odgovora skozi znanstveni proces.

Ker vključuje spremljanje najboljših praks in temeljito preučevanje vseh možnih vprašanj, gre za proces, ki črpa vire. Bolnišnice, ki komaj zadržujejo osebje v svojih nadstropjih, morda ne bodo sprejele zamisli o prilagoditvi prostovoljne prakse, ki od preobremenjenega osebja zahteva še več.

Čeprav je to upravičena skrb, je na koncu res, da z dokazi temelječa oskrba zagotavlja boljše rezultate za bolnike. Iskanje načinov, kako ga izkoristiti, kjer koli je to mogoče, lahko pomaga vsem bolnikom, vključno z manjšinami, ki so se prej borile za kakovostno oskrbo.

Kako bi lahko oskrba, ki temelji na dokazih, manjšinam pomagala do boljše oskrbe

Medtem ko se sam postopek oskrbe, ki temelji na dokazih, sliši odlično, se je prav tako upravičeno spraševati, kako lahko pomaga manjšinam, ki se trudijo biti slišane. Ne morete natančno raziskati poti okoli kulturnih ovir, kajne?

Do določene mere lahko. Zdravniki in medicinske sestre, ki postavljajo vprašanje: "Zakaj imajo manjšine nesorazmerno visoko slabe rezultate pri bolnikih?" bodo neizogibno našli odgovore, ki jih bodo lahko uporabili za zagotavljanje boljše oskrbe.
 
Pristop, ki temelji na dokazih, jih lahko naredi bolj občutljive na to, kako ravnajo z oskrbo bolnikov, ki so lahko zelo drugačni od njih.

Navsezadnje pa bodo potrebne spremembe na višji ravni, da se zagotovi bolj pravičen standard oskrbe.

Kaj še lahko naredijo bolnišnice?

Bolnišnice, ki želijo izboljšati rezultate za manjšine, bi morale dati raznolikost prednostni nalogi, tako pri zaposlovanju kot pri strukturiranju svojih politik in komunikacij. Eden od načinov, kako so številne bolnišnice to storile, je odbor DEI. Odbori za raznolikost, pravičnost in vključevanje pregledajo politiko bolnišnic in določijo standarde za to, kateri jezik je primeren za delovno okolje.

To ima lahko neposreden in takojšen vpliv na oskrbo pacientov, a tudi dolgotrajnejši vpliv na zaposlovanje. Manjšinski zdravniki in medicinske sestre bodo bolj odprti za delo v organizacijah, ki dokazljivo cenijo pomen raznolikosti, pravičnosti in vključenosti.

zaključek

Ko gre za zdravstveno varstvo, ni hitre ali enostavne rešitve. To je zapleten sistem z veliko gibljivimi deli. Oskrba, ki temelji na dokazih, je eden od načinov za pomoč ne le manjšinam, temveč vsem, ki pridejo v bolnišnico in iščejo zdravljenje.

Za spremembo stvari na sistemski ravni pa bodo morale biti tudi bolnišnice pripravljene najprej priznati problem. Samo z aktivnim prizadevanjem za višji standard oskrbe za vse paciente lahko manjšine končno izkusijo boljše zdravstvene rezultate.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.smartdatacollective.com/ai-can-improve-racial-equality-in-healthcare/