Brief news summary

Les eines d'IA utilitzades en la sanitat poden tenir dificultats per entendre diferents gèneres i races, ressaltant els possibles biaixos en els algoritmes. Un estudi realitzat per Theodora Chaspari, una informàtica de la Universitat de Colorado Boulder, va revelar que les variacions en els patrons de parla entre gèneres i races poden confondre els sistemes d'IA dissenyats per cribar condicions de salut mental. La investigació subratlla la necessitat de dades diverses i representatives en els sistemes d'IA per evitar perpetuar els biaixos humans. Chaspari reconeix tant el potencial com els riscos associats a la IA en la sanitat. L'estudi va trobar inconsistències en la precisió del diagnòstic, com ara que les dones en risc de depressió estaven subdiagnosticades. Chaspari va emfatitzar el valor de la parla en la detecció de problemes de salut mental. L'equip de recerca té la intenció d'investigar les causes d'aquests biaixos i desenvolupar estratègies per abordar-los. Aquest estudi recorda la necessitat de precaució a l'hora d'implementar eines d'IA en la sanitat.