عنصرية الذكاء الاصطناعي تظهر في تشخيص مشكلات صحية نسائية

اكتشف باحثون من جامعة فلوريدا أن خوارزميات التعلم الآلي المصممة بالذكاء الاصطناعي لتشخيص المشكلات الصحية التي تصيب النساء، أظهرت تحيزًا تشخيصيًّا بين المجموعات العرقية.

وبحسب تقرير نشره موقع الجامعة، توفر أدوات الذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة لتحسين تقديم الرعاية الصحية، لكنها قد تقدم نتائج منحازة بين المجموعات العرقية المختلفة، وهو ما يشكل مصدر قلق كبير على صحة المرأة، بالنظر إلى الفوارق العرقية القائمة.

وركزت الدراسة على تقييم حيادية خوارزميات التعلم الآلي في تشخيص التهاب المهبل الجرثومي، وهي حالة شائعة تؤثر في الغالب على النساء في سن الإنجاب، إلا أن الاختلافات التشخيصية بين الأعراق قد ظهرت بشكل واضح.

ومن خلال تجميع البيانات من 400 امرأة، بما في ذلك 100 من مجموعات عرقية مختلفة (بيضاء، سوداء، آسيوية، وإسبانية)، حلل الباحثون فاعلية أربعة نماذج للتعلم الآلي في التنبؤ بالعدوى المهبلية بين النساء دون أعراض، والتي عادة ما يكون تشخيصها معقدًا.

وكشفت النتائج عن دقة متفاوتة عبر الأعراق، إذ ظهرت تشخيصات إيجابية خاطئة عند العديد من النساء من أصل إسباني، بينما ظهرت تشخيصات سلبية خاطئة بشكل كبير عند النساء الآسيويات.

وإلى جانب معالجة القدرات التنبؤية للذكاء الاصطناعي لأعراق معينة، هدفت الدراسة إلى تحديد العوامل المرتبطة بالعدوى البكتيرية لدى النساء من أعراق متنوعة، ما قد يسهم أيضًا في تحسين العلاجات.

سيريانيوز.