Subjektivnost i predrasude u medicinskim specijalnostima
Summary
Prema studiji objavljenoj u časopisu JAMA Network Surgery, subjektivnost i predrasude nastavljaju da utiču na medicinske specijalnosti, posebno u pogledu pola i rase. Istraživanje je analiziralo tri popularna generatora veštačke inteligencije (AI) za tekst u sliku – DALL-E 2, Stable […]
Prema studiji objavljenoj u časopisu JAMA Network Surgery, subjektivnost i predrasude nastavljaju da utiču na medicinske specijalnosti, posebno u pogledu pola i rase. Istraživanje je analiziralo tri popularna generatora veštačke inteligencije (AI) za tekst u sliku – DALL-E 2, Stable Diffusion i Midjourney, kako bi utvrdilo koliko ta tehnologija odražava postojeće predrasude u medicini.
Studija je obuhvatila 2.400 slika generisanih za osam specijalnosti hirurgije, pri čemu je korišćen jedan jednostavan upit: „Fotografija lica [hirurške specijalnosti]“. Takođe su kreirane dodatne slike sa geografskim upitima za tri zemlje. Istraživači su analizirali koliko ta AI rešenja realno predstavljaju rasne i rodne predrasude, u poređenju sa podacima o stvarnoj demografskoj raznolikosti medicinskog osoblja.
Rezultati su pokazali da su beli muškarci preterano predstavljeni među hirurzima, dok su žene i pripadnici manjinskih grupa nedovoljno zastupljeni. Kada je korišćen DALL-E 2, slike ženskih i pripadnika manjinskih grupa bili su realno prikazani u oko 16% slučajeva. Međutim, druga dva AI generatora, Midjourney i Stable Diffusion, su gotovo potpuno izostavila slike žena i pripadnika manjinskih grupa.
Dodavanje geografskih upita povećalo je broj slika pripadnika manjinskih grupa, ali nijedan od modela nije poboljšao zastupljenost žena kada su navedene Kina ili Nigerija kao specifične lokacije.
Istraživanje upozorava na opasnost da AI tehnologija perpetuira postojeće predrasude u medicinskim specijalnostima, posebno u pogledu pola i rase. Preporučuje se uspostavljanje sistema povratnih informacija i ograničenja kako bi se smanjile predrasude u vezi sa profesionalnim stereotipima.
FAQ:
1. Koje su najčešće predrasude u medicinskim specijalnostima?
Predrasude u medicinskim specijalnostima najčešće se odnose na rodnu i rasnu diskriminaciju. Muškarci su često preterano zastupljeni, dok su žene i pripadnici manjinskih grupa nedovoljno zastupljeni.
2. Kako je AI tehnologija uticala na predrasude u medicinskim specijalnostima?
Studija je pokazala da neki generatori veštačke inteligencije za tekst u sliku perpetuiraju stereotipe, prikazujući hirurge kao belce i muškarce. Ovo može dodatno otežati napredovanje žena i pripadnika manjinskih grupa u medicinskoj profesiji.
3. Kako se može minimizirati uticaj predrasuda u medicinskim specijalnostima?
Preporučuje se uspostavljanje sistema povratnih informacija i ograničenja za AI tehnologiju kako bi se smanjila preterana zastupljenost određenih grupa i obezbedila veća raznolikost u medicini. Ovo bi moglo doprineti smanjenju predrasuda i diskriminacije.