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.
의료에서 AI: 정신 건강 선별에서 성별 및 인종 편견 해결
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