Có rất nhiều lợi ích khi kết hợp AI vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Một trong những lợi thế này là nó có thể giúp thúc đẩy sự bình đẳng chủng tộc lớn hơn.

AI có thể giúp cải thiện sự bình đẳng như thế nào?

Chúng tôi đã nói về một số hậu quả không lường trước được của việc sử dụng AI và phân tích dữ liệu. Chúng bao gồm thực tế là nó có thể dẫn đến sự phân biệt đối xử không chủ ý.

Zhisheng Chen, giáo sư trường Cao đẳng Kinh tế và Quản lý, Đại học Hàng không và Du hành vũ trụ Nam Kinh ở Nam Kinh, Trung Quốc đã nói về vấn đề này trong nghiên cứu của mình Đạo đức và phân biệt đối xử trong thực hành tuyển dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo, được công bố trên tạp chí Nature Journal năm ngoái.

Tuy nhiên, phân tích dữ liệu và AI cũng có thể có tác động tích cực trong việc chống phân biệt đối xử. Họ có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc chống lại sự phân biệt đối xử không chủ ý bằng cách cung cấp những hiểu biết khách quan về các mô hình và xu hướng trong bộ dữ liệu. Bằng cách tận dụng những công nghệ này, các tổ chức có thể xác định những thành kiến ​​và chênh lệch tiềm ẩn trong quá trình ra quyết định, cho phép họ thực hiện các biện pháp can thiệp có mục tiêu nhằm giảm thiểu sự phân biệt đối xử. Ngoài ra, các thuật toán AI có thể được đào tạo để nhận biết và khắc phục các mô hình sai lệch, thúc đẩy kết quả công bằng hơn trên nhiều lĩnh vực khác nhau như tuyển dụng, cho vay và tư pháp hình sự.

Thông qua các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao, phân tích dữ liệu và AI trao quyền cho những người ra quyết định chủ động giải quyết các thành kiến ​​mang tính hệ thống, thúc đẩy tính toàn diện và công bằng. Những công nghệ này cho phép các tổ chức phát hiện và khắc phục các hành vi phân biệt đối xử, mang lại kết quả công bằng hơn cho các cá nhân có nguồn gốc khác nhau. Bằng cách tận dụng những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu, các tổ chức có thể thiết lập các quy trình minh bạch và có trách nhiệm, thúc đẩy niềm tin và sự tin cậy giữa các bên liên quan đồng thời phấn đấu hướng tới một xã hội công bằng hơn.

Tất nhiên, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng các chương trình AI được thiết kế để tránh những sai lệch ngoài ý muốn. Chúng tôi đã nói về điều này trong bài viết của chúng tôi trên sử dụng Kronos với AI để chống lại sự thiên vị.

Lợi ích cụ thể của việc sử dụng AI để cải thiện sự bình đẳng trong chăm sóc sức khỏe

Bệnh nhân thiểu số luôn có kết quả chăm sóc sức khỏe tồi tệ hơn bệnh nhân da trắng. Tỷ lệ tử vong khi mang thai ở các bà mẹ da đen cao hơn gần ba lần so với các bà mẹ da trắng. Những lý do đằng sau những số liệu thống kê như thế này luôn có nhiều mặt. Ví dụ, phụ nữ da đen thường bị hạn chế hơn trong việc tiếp cận dịch vụ chăm sóc trước khi sinh. Trong thời gian này, nhiều tình trạng thai kỳ đe dọa tính mạng được xác định và giải quyết.

Tuy nhiên, những con số không nói dối. Tiêu chuẩn chăm sóc ở Hoa Kỳ có vẻ khác biệt đối với người thiểu số. Tại sao lại như vậy và có thể làm gì với nó?

Trong bài viết này, chúng ta xem xét những khác biệt về kết quả của bệnh nhân và xem xét khái niệm được gọi là “điều dưỡng dựa trên bằng chứng” có thể giúp giải quyết vấn đề như thế nào.

Xu hướng chăm sóc sức khỏe nổi bật như thế nào?

Khái niệm thiên vị trong chăm sóc sức khỏe rất phức tạp và rất nhạy cảm. Là một xã hội, chúng ta có xu hướng coi nhân viên y tế như những anh hùng. Ý tưởng cho rằng họ cũng đang duy trì sự thiên vị mang tính hệ thống là không phù hợp với quan điểm đó. Điều gì là đúng?

Câu trả lời có nhiều sắc thái. Không có nhiều người phân biệt chủng tộc công khai làm việc trong hệ thống chăm sóc sức khỏe. Vấn đề thực tế bắt nguồn từ sự thiếu hiểu biết đa văn hóa. Đại đa số bác sĩ và y tá là người da trắng.

Mặc dù họ cố gắng cung cấp mức độ chăm sóc cao nhất có thể cho tất cả bệnh nhân của mình nhưng tỷ lệ sai sót và các biến chứng sức khỏe có thể phòng ngừa được lại cao hơn ở những bệnh nhân là người dân tộc thiểu số. Giao tiếp thường là trung tâm của những vấn đề này.

Đây là bảng phân tích:

• Nhân viên y tế có thể gặp khó khăn trong việc liên hệ trực tiếp với bệnh nhân có hoàn cảnh hoàn toàn khác với họ. Họ có thể hiểu tình trạng bệnh lý mà người đó đang mắc phải, nhưng họ có thể ít quan tâm đến các yếu tố chủ quan của việc chăm sóc - đặc biệt khi bệnh nhân mô tả cảm giác thoải mái hoặc trải nghiệm triệu chứng.
• Mối lo ngại có thể được giảm thiểu. Một trong những lời phàn nàn phổ biến nhất mà các nhóm thiểu số liên quan đến hệ thống chăm sóc sức khỏe thường lên tiếng là họ gặp khó khăn trong việc giải quyết các mối quan ngại của mình một cách nghiêm túc. Đôi khi, điều này dẫn đến việc các triệu chứng bị bỏ qua cho đến khi chúng phát triển thành một vấn đề nghiêm trọng hơn.
• Những thách thức giữa các cá nhân. Có mối quan hệ cá nhân tốt với người quản lý dịch vụ chăm sóc—đặc biệt ở những bệnh nhân đang phải vật lộn với các bệnh mãn tính—đã được chứng minh là cải thiện kết quả của bệnh nhân. Thật không may, động lực này thường khó đạt được hơn đối với những bệnh nhân phải làm việc với những nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc không hiểu họ ở cấp độ cá nhân.

Cuối cùng, những thách thức này không chỉ dành riêng cho thiểu số. Mọi người đều phải vật lộn một chút trong hệ thống chăm sóc sức khỏe. Cuối cùng, mọi người buộc phải trở thành người bảo vệ chính mình, ngay cả trong những tình huống mà dường như không ai lắng nghe họ.

Tuy nhiên, tỷ lệ những vấn đề này gặp phải ở nhóm dân số thiểu số cao hơn rõ rệt. Chăm sóc dựa trên bằng chứng là gì và nó có thể giúp ích như thế nào?

Điều dưỡng dựa trên bằng chứng là gì?

Việc giải thích việc điều dưỡng dựa trên bằng chứng cho một người chưa từng nghe về nó trước đây có thể hơi khó hiểu. Nguyên nhân? Hầu hết mọi người đều cho rằng đó đơn giản là tiêu chuẩn chăm sóc. Một cái gì đó đơn giản và cơ bản đến mức thậm chí không cần phải đặt tên.

Đây là một định nghĩa cơ bản:

Điều dưỡng dựa trên bằng chứng là bất kỳ dịch vụ chăm sóc nào được cung cấp dựa trên sự kết hợp giữa kinh nghiệm cá nhân và phương pháp luận mới nhất đã được chứng minh bằng dữ liệu hiện có.

Nói rõ hơn, hầu hết mọi nhân viên y tế đang làm việc đều sử dụng một phiên bản của chiến lược chăm sóc này. Tiêu chuẩn chăm sóc dựa trên bằng chứng chỉ đơn giản là nhấn mạnh hơn vào việc cập nhật thông tin mới nhất.

Các bác sĩ và y tá cần phải liên tục tiếp tục học tập, nhưng không đến mức phải tích cực theo dõi mọi sự phát triển y học mới. Điều này có nghĩa là một nhân viên y tế đã làm việc trong chiến hào suốt 20 năm có thể đang tận dụng các phương pháp chăm sóc bệnh nhân đã được sửa đổi để tốt hơn.

Điều dưỡng dựa trên bằng chứng tận dụng một quy trình được điều chỉnh cẩn thận để mang lại kết quả tốt nhất có thể. Điều này bao gồm việc đặt một câu hỏi cụ thể về tình trạng của bệnh nhân và sau đó tích cực tìm kiếm câu trả lời thông qua quy trình khoa học.

Bởi vì nó liên quan đến việc luôn cập nhật các phương pháp thực hành tốt nhất và điều tra kỹ lưỡng mọi câu hỏi có thể xảy ra nên đây là một quá trình tiêu tốn nhiều nguồn lực. Những bệnh viện hầu như không thể duy trì đủ nhân viên tại tầng của mình có thể cản trở ý tưởng điều chỉnh hoạt động tình nguyện vốn đòi hỏi nhiều hơn từ những nhân viên làm việc quá sức của họ.

Mặc dù đây là mối lo ngại chính đáng nhưng cuối cùng sự thật là việc quản lý chăm sóc dựa trên bằng chứng mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân. Tìm cách tận dụng nó bất cứ khi nào có thể có thể giúp ích cho tất cả bệnh nhân, kể cả những nhóm thiểu số trước đây gặp khó khăn trong việc nhận được dịch vụ chăm sóc có chất lượng.

Chăm sóc dựa trên bằng chứng có thể giúp người thiểu số nhận được sự chăm sóc tốt hơn như thế nào

Mặc dù bản thân quy trình chăm sóc dựa trên bằng chứng nghe có vẻ tuyệt vời nhưng cũng có lý khi tự hỏi làm thế nào nó có thể giúp những nhóm thiểu số đang gặp khó khăn để được lắng nghe. Bạn không thể nghiên cứu chính xác cách của mình để vượt qua các rào cản văn hóa, phải không?

Ở một mức độ nhất định, bạn có thể. Các bác sĩ và y tá đặt câu hỏi, "Tại sao các nhóm thiểu số lại phải trải qua kết quả bệnh nhân nghèo cao một cách không tương xứng?" chắc chắn sẽ tìm thấy câu trả lời mà họ có thể sử dụng để quản lý việc chăm sóc tốt hơn.
 
Cách tiếp cận dựa trên bằng chứng có thể khiến họ nhạy cảm hơn với cách họ xử lý việc quản lý chăm sóc cho những bệnh nhân có thể rất khác với họ.

Tuy nhiên, cuối cùng, những thay đổi sẽ cần phải được thực hiện ở cấp độ cao hơn để đảm bảo tiêu chuẩn chăm sóc công bằng hơn.

Bệnh viện có thể làm gì khác?

Các bệnh viện muốn cải thiện kết quả điều trị cho người thiểu số nên ưu tiên sự đa dạng, cả trong cách tuyển dụng cũng như cách họ cấu trúc các chính sách và thông tin liên lạc của mình. Một cách mà nhiều bệnh viện đã thực hiện là thông qua bảng DEI. Hội đồng đa dạng, công bằng và hòa nhập xem xét các chính sách của bệnh viện và thiết lập các tiêu chuẩn về loại ngôn ngữ phù hợp với môi trường làm việc.

Điều này có thể có tác động trực tiếp và ngay lập tức đến việc chăm sóc bệnh nhân, nhưng cũng có tác động lâu dài hơn đến hoạt động tuyển dụng. Các bác sĩ và y tá thiểu số sẽ cởi mở hơn khi làm việc cho các tổ chức đánh giá cao tầm quan trọng của sự đa dạng, công bằng và hòa nhập.

Kết luận

Khi nói đến chăm sóc sức khỏe, không có cách nào nhanh chóng hay dễ dàng. Đó là một hệ thống phức tạp với nhiều bộ phận chuyển động. Chăm sóc dựa trên bằng chứng là một cách để giúp đỡ không chỉ những người thiểu số mà còn bất kỳ ai bước vào bệnh viện để tìm cách điều trị.

Tuy nhiên, để thay đổi mọi thứ ở cấp độ hệ thống, các bệnh viện cũng cần phải sẵn sàng thừa nhận vấn đề ngay từ đầu. Chỉ bằng cách tích cực theo đuổi tiêu chuẩn chăm sóc cao hơn cho tất cả bệnh nhân thì thiểu số cuối cùng mới có thể trải nghiệm kết quả chăm sóc sức khỏe tốt hơn.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.smartdatacollective.com/ai-can-improve-racial-equality-in-healthcare/