Erhält das Gesundheitswesen wirklich die unvoreingenommene Behandlung, die es von Künstlicher Intelligenz (KI) verdient? Eine Gruppe von Forschern am Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat sich mit dieser Frage auseinandergesetzt und einige besorgniserregende Ergebnisse über den BIas von KI im Gesundheitswesen aufgedeckt.
Die Ursprünge von Bias in der KI im Gesundheitswesen aufdecken
Jeder Mensch, unabhängig von seinen individuellen körperlichen Merkmalen oder Identitäten, hat Anspruch auf qualitativ hochwertige Gesundheitsversorgung. Dennoch sehen sich bestimmte Gruppen oft Ungerechtigkeiten im Gesundheitssystem ausgesetzt, hauptsächlich aufgrund von tief verwurzelten Ungleichheiten und Vorurteilen bei medizinischer Diagnose und Behandlung. Die MIT-Forscher haben herausgefunden, dass KI und maschinelles Lernen diese Ungleichheiten möglicherweise verstärken könnten, insbesondere bei unterrepräsentierten Untergruppen. Dieser Bias kann sich erheblich darauf auswirken, wie diese Gruppen diagnostiziert und behandelt werden.
Die Veränderungen identifizieren, die zu Bias in der KI führen
Das Forschungsteam unter der Leitung von Marzyeh Ghassemi, Assistenzprofessorin am MIT Department of Electrical Science and Engineering, hat eine Studie veröffentlicht, in der die Ursprünge von Disparitäten analysiert werden, die in der KI auftreten können. Sie haben vier Arten von ‚Untergruppenverschiebungen‘ identifiziert, die zu Bias in KI-Modellen führen können. Dazu gehören:
- Scheinbare Korrelationen
- Attribut-Ungleichgewicht
- Klassen-Ungleichgewicht
- Attribut-Verallgemeinerung
Diese Verschiebungen können dazu führen, dass KI-Modelle, die im Allgemeinen gut abschneiden, bei der Arbeit mit unterrepräsentierten Untergruppen Schwierigkeiten haben. Zum Beispiel könnte ein Attribut-Ungleichgewicht in einem Datensatz, in dem 100 Männer mit Lungenentzündung diagnostiziert wurden, während nur eine Frau mit derselben Krankheit diagnostiziert wurde, dazu führen, dass das Modell besser darin ist, Lungenentzündung bei Männern als bei Frauen zu erkennen.
Ist es möglich, dass KI-Modelle ohne Bias arbeiten?
Das MIT-Team konnte das Auftreten von scheinbaren Korrelationen, Klassen-Ungleichgewicht und Attribut-Ungleichgewicht verringern, indem sie den ‚Klassifikator‘ und den ‚Encoder‘ verbesserten. Sie haben jedoch noch keine Lösung für die ‚Attribut-Verallgemeinerung‘ gefunden. Sie untersuchen derzeit öffentliche Datensätze von Zehntausenden von Patienten und Brust-Röntgenbildern, um herauszufinden, ob Fairness bei medizinischer Diagnose und Behandlung in maschinellen Lernmodellen erreicht werden kann. Sie erkennen jedoch an, dass ein besseres Verständnis der Quellen von Ungerechtigkeit und wie sie in das aktuelle System eindringen, erforderlich ist.
Während wir die komplexen Dynamiken von Bias in der KI im Gesundheitswesen weiter erforschen, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass das ultimative Ziel darin besteht, eine gerechte und faire Behandlung für alle Patienten sicherzustellen. Genau wie Investoren auf Plattformen wie cryptoview.io angewiesen sind, um sich in der oft voreingenommenen Welt der Kryptowährungsmärkte zurechtzufinden, müssen auch Gesundheitsfachkräfte nach Werkzeugen und Strategien suchen, die dazu beitragen, Bias in KI-Modellen auszugleichen.
