आरोग्य सेवा में AI: मानसिक स्वास्थ्य स्क्रीनिंग में लिंग और जाति के पूर्वाग्रहों को संबोधित करना
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आरोग्य सेवा में उपयोग किए जाने वाले AI उपकरण अलग-अलग लिंग और जाति को समझने में संकोच कर सकते हैं, जो एल्गोरिदम में संभावित पूर्वाग्रहों को उजागर करता है। यूनिवर्सिटी ऑफ कोलोराडो बौल्डर के कंप्यूटर वैज्ञानिक थियोडोरा चास्पारी द्वारा किए गए एक अध्ययन ने खुलासा किया कि लिंग और जाति के बीच भाषण स्वरूपों में भिन्नताओं ने मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों की स्क्रीनिंग के लिए डिज़ाइन किए गए एआई सिस्टम को भ्रमित किया। अनुसंधान विविध और प्रतिनिधि डेटा की आवश्यकता पर जोर देता है ताकि मानव पूर्वाग्रहों को बढ़ावा न दिया जा सके। चास्पारी दोनों ही एआई के स्वास्थ्य सेवाओं में संभावनाओं और जोखिमों को पहचानते हैं। अध्ययन में निदान की सटीकता में असंगतियों का पता चला, जैसे महिलाओं को अवसाद के जोखिम में अंडरडायग्नोस होना। चास्पारी ने मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं का पता लगाने में भाषण के मूल्य पर जोर दिया। अनुसंधान दल इन पूर्वाग्रहों के कारणों की जांच करने और उन्हें दूर करने के लिए रणनीतियों को विकसित करने का इरादा रखता है। यह अध्ययन हेल्थकेयर में AI उपकरणों को लागू करते समय सावधानी बरतने की याद दिलाता है।आरોગ્ય सेवा में उपयोग किए जाने वाले डिजिटल उपकरणों पर अलग-अलग लिंग और जाति के लोगों के बोलने के तरीकों का प्रभाव पड़ सकता है, जिससे मानसिक स्वास्थ्य स्क्रीनिंग में संभावित पक्षपात और गलतियों का जन्म हो सकता है। CU Boulder से कंप्यूटर वैज्ञानिक थियोडोरा चास्पारी द्वारा किए गए अध्ययन के अनुसार, भाषण स्वरूपों में भिन्नता, जैसे पिच और टोन, उन एल्गोरिदम के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है जो एंग्जाइटी या डिप्रेशन की स्क्रीनिंग करते हैं। अगर उपयुक्त प्रतिनिधि डेटा के साथ ठीक से प्रशिक्षित नहीं किया गया तो AI समाजिक पूर्वाग्रहों को बढ़ावा दे सकता है। चास्पारी विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों के रोगियों के लिए AI के निरंतर प्रदर्शन की आवश्यकता और हेल्थकेयर में ऐसे उपकरणों को लागू करने से पहले पूर्वाग्रहों को संबोधित करने की आवश्यकता पर जोर देती है। विभिन्न समूहों से अधिक रिकॉर्डिंग का विश्लेषण करने और AI एल्गोरिदम में पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें सुधारने के लिए आगे के अनुसंधान की आवश्यकता है।
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