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Aug. 5, 2024, 6:34 a.m.
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IA nella Sanità: Affrontare i Pregiudizi di Genere e Razza negli Screening della Salute Mentale

Gli strumenti di intelligenza artificiale usati in ambito sanitario potrebbero essere influenzati dal modo in cui parlano persone di genere e razze diverse, portando a potenziali pregiudizi e inaccuracies nello screening della salute mentale, secondo uno studio guidato dall'informatico Theodora Chaspari della CU Boulder. Lo studio ha rilevato che le variazioni nei modelli di discorso, come intonazione e tono, potrebbero influenzare le prestazioni degli algoritmi che esaminano l'ansia o la depressione. Se non adeguatamente addestrata con dati rappresentativi, l'IA può perpetuare i pregiudizi sociali.

Chaspari sottolinea la necessità che l'IA presti regolarmente a pazienti di gruppi demografici diversi e affronti i pregiudizi prima di implementare tali strumenti in ambito sanitario. È necessaria un'ulteriore ricerca per analizzare più registrazioni di gruppi diversi al fine di identificare e rettificare i pregiudizi negli algoritmi dell'IA.



Brief news summary

Gli strumenti di intelligenza artificiale usati in ambito sanitario potrebbero avere difficoltà a comprendere generi e razze diverse, evidenziando i potenziali pregiudizi negli algoritmi. Uno studio condotto da Theodora Chaspari, informatico dell'Università del Colorado Boulder, ha rivelato che le variazioni nei modelli di discorso tra generi e razze possono confondere i sistemi di IA progettati per lo screening delle condizioni di salute mentale. La ricerca sottolinea la necessità di dati diversificati e rappresentativi nei sistemi di IA per evitare di perpetuare i pregiudizi umani. Chaspari riconosce sia il potenziale che i rischi associati all'IA in ambito sanitario. Lo studio ha riscontrato incoerenze nell'accuratezza diagnostica, come donne a rischio di depressione non diagnosticate correttamente. Chaspari ha sottolineato il valore del discorso nel rilevamento dei problemi di salute mentale. Il team di ricerca intende indagare le cause di questi pregiudizi e sviluppare strategie per affrontarli. Questo studio serve come promemoria per esercitare cautela quando si implementano strumenti di IA in ambito sanitario.

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