Brief news summary

Son zamanlarda Nature Medicine'de yayımlanan bir çalışma, tıbbi görüntüleme alanında kullanılan yapay zeka makine öğrenme modellerinin, insan önyargılarıyla karşılaştırılabilir önyargılara sahip olduğunu ortaya koymuştur. Bu modeller, ırk ve cinsiyeti tahmin etme konusunda oldukça başarılı olsa da, hastalık teşhisinde aynı etkinliği göstermeyebilir. Bu durum, tıbbi görüntülemede yapay zeka kullanımının artmasıyla ilgili endişeleri artırmaktadır. Yapay zeka önyargıları, eğitim verilerinin miktarı ve kalitesi, veri yapısı ve insan önyargıları gibi çeşitli faktörlerden etkilenmektedir. Bu sorunu ele almak için, yapay zeka modellerinin düzenli olarak değerlendirilmesi ve denetlenmesi, önyargıların azaltılması için önemlidir. Çalışma, yapay zeka modellerinin genel performansının tatmin edici olduğunu, ancak cinsiyet ve ırka göre tahmin doğruluğunda farklılıklar olduğunu bulmuştur. Çalışma, önyargıları azaltmak için belirli tekniklerin uygulanmasını önermekte ve modellerin benzer temaille eğitildikleri hastalar üzerinde değerlendirilmesinin önemini vurgulamaktadır. Farklı demografiklere yönelik doğru sonuçlar elde etmek için, yapay zeka modelleri kullanan hastaneler, özellikle dış veri kullanıldığında, kendi hasta verileriyle algoritmaları dikkatlice değerlendirmelidir.