Enfatizando la diversidad para eliminar la posibilidad de sesgo en AI en la atención

 

La Inteligencia Artificial (AI) a veces se anuncia como una panacea, capaz de mejorar y automatizar la tecnología de manera que resuelva muchos de nuestros problemas sociales, empresariales y de bienestar. Pero la AI también tiene un problema de diversidad bien documentado, que puede limitar el potencial de su utilidad o, peor aún, amplificar los sesgos implícitos que están presentes en nuestro mundo actual.

Un informe reciente del AI Now Institute encontró que el 80% de los profesores de AI, el 85% del personal de investigación de AI en Facebook y el 90% de los empleados de Google son hombres. Además, las personas de color representan solo una pequeña fracción del personal de las principales empresas de tecnología.


Este déficit en la diversidad puede conducir directamente a deficiencias en la tecnología resultante. Por ejemplo, recientemente se reveló que Amazon había cesado previamente los ensayos internos en una herramienta potenciada por la AI para evaluar las contrataciones potenciales porque, sin saberlo, estaba inclinada contra las mujeres. Cuantas más mujeres y minorías formen parte de estos equipos de investigación y desarrollo de AI, más poderosa y robusta será la tecnología que producirán.


Pooja Rao es cofundadora y jefa de R&D en Qure.ai , una empresa de atención médica que utiliza la AI para identificar anomalías en rayos X y tomografías computarizadas. Ella dice que está muy preocupada por la falta de diversidad en el campo de la AI, especialmente cuando se trata de atención médica. Ella está tratando de crear conciencia y promover la diversidad al mismo tiempo que desarrolla su negocio para garantizar que las nuevas herramientas basadas en la inteligencia artificial sirvan mejor a todas las poblaciones de pacientes que deben apoyar.


Rao me ayudó a entender cómo la AI puede ser un aliado importante para los médicos y los proveedores médicos cuando se trata de pruebas. Hoy, dijo que hay más de 280 millones de pruebas de imagen realizadas en los EE. UU. Cada año, incluidos radiografías, resonancias magnéticas (IRM), ecografías y más, pero solo 40,000 radiólogos que las leen. Un resultado puede ser el diagnóstico incorrecto del paciente. AI puede ayudar a superar esta escasez al automatizar ese proceso para mejorar la precisión para todos los pacientes.

Fuente

Tracey Welson-RossmanContributor
ForbesWomen
I am the founder of TechGirlz and CMO of Chariot Solutions.

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