IA en Santé : Aborder les Biais de Genre et Raciaux dans les Dépistages de Santé Mentale
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Les outils d'IA utilisés dans les soins de santé peuvent avoir du mal à comprendre les différents genres et races, mettant en évidence les biais potentiels dans les algorithmes. Une étude menée par Theodora Chaspari, une informaticienne de l'Université du Colorado à Boulder, a révélé que les variations dans les schémas de parole entre les genres et les races peuvent troubler les systèmes d'IA conçus pour dépister les conditions de santé mentale. La recherche souligne la nécessité de données diverses et représentatives dans les systèmes d'IA pour éviter de perpétuer les biais humains. Chaspari reconnaît à la fois le potentiel et les risques associés à l'IA dans les soins de santé. L'étude a trouvé des incohérences dans la précision diagnostique, telles que les femmes à risque de dépression étant sous-diagnostiquées. Chaspari a souligné l'importance de la parole dans la détection des problèmes de santé mentale. L'équipe de recherche a l'intention d'enquêter sur les causes de ces biais et de développer des stratégies pour y remédier. Cette étude rappelle la nécessité de faire preuve de prudence lors de la mise en œuvre d'outils d'IA dans les soins de santé.Les outils d'IA utilisés dans les soins de santé peuvent être influencés par les façons dont les personnes de différents genres et races parlent, ce qui peut entraîner des biais potentiels et des inexactitudes dans les dépistages de la santé mentale, selon une étude menée par la scientifique en informatique Theodora Chaspari de CU Boulder. L'étude a révélé que des variations dans les schémas de parole, comme la hauteur et le ton, pourraient impacter la performance des algorithmes qui dépistent l'anxiété ou la dépression. Si les données représentatives ne sont pas correctement formées, l'IA peut perpétuer les biais sociétaux.
Chaspari souligne la nécessité pour l'IA de fonctionner de manière cohérente pour les patients de divers groupes démographiques et de traiter les biais avant de mettre en œuvre de tels outils dans les soins de santé. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour analyser davantage d'enregistrements de différents groupes afin d'identifier et de rectifier les biais dans les algorithmes d'IA.
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