의료에서 AI: 정신 건강 선별에서 성별 및 인종 편견 해결
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의료에서 사용되는 AI 도구는 다양한 성별과 인종을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 알고리즘의 잠재적인 편견을 강조합니다. 콜로라도 대학교 볼더의 컴퓨터 과학자 Theodora Chaspari가 수행한 연구는 성별 및 인종 간의 말 패턴 차이가 정신 건강 상태를 선별하도록 설계된 AI 시스템을 혼란스럽게 할 수 있음을 밝혔습니다. 연구는 인간의 편견을 지속시키지 않기 위해 AI 시스템에 다양한 대표 데이터를 사용하는 것이 필요하다고 강조합니다. Chaspari는 의료에서 AI의 잠재력과 위험 모두를 인식합니다. 연구는 우울증 위험이 있는 여성들이 과소진단되는 등 진단 정확도에서 일관성을 발견했습니다. Chaspari는 정신 건강 문제를 감지하는 데 있어 말의 가치를 강조했습니다. 연구팀은 이러한 편견의 원인을 조사하고 이를 해결하기 위한 전략을 개발할 계획입니다. 이 연구는 의료에서 AI 도구를 구현할 때 주의해야 함을 상기시켜주는 역할을 합니다.CU Boulder의 컴퓨터 과학자 Theodora Chaspari가 이끄는 연구에 따르면, 의료에서 사용되는 AI 도구는 다양한 성별과 인종의 사람들이 말하는 방식에 영향을 받아 정신 건강 선별에서 잠재적인 편견과 부정확성을 초래할 수 있습니다. 연구는 피치와 톤과 같은 말의 패턴 차이가 불안이나 우울증을 선별하는 알고리즘의 성능에 영향을 미칠 수 있음을 발견했습니다. 대표적인 데이터로 제대로 훈련되지 않은 경우, AI가 사회적 편견을 지속시킬 수 있습니다.
Chaspari는 다양한 인구 통계 그룹의 환자들을 위해 AI가 일관되게 작동하고 의료 도구를 구현하기 전에 이러한 편견을 해결할 필요성을 강조했다. 더 많은 그룹의 녹음을 분석하여 AI 알고리즘의 편견을 식별하고 수정하기 위한 추가 연구가 필요합니다.
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