Квир-сообщества часто маргинализированы и недостаточно представлены в обществе, что может затруднить им доступ к качественному медицинскому обслуживанию.
Однако достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения открыли новые возможности для улучшения доступности и точности диагностики и лечения заболеваний. В этой статье мы рассмотрим, как квир-сообщества взаимодействуют с этими технологиями, а также рассматривают вопросы справедливости и этики.
Предиктивная диагностика:
Одной из областей, где ИИ оказывает влияние, является предиктивная диагностика. Анализируя огромное количество данных из карт пациентов и медицинских исследований, алгоритмы ИИ могут помочь врачам определить закономерности и тенденции, которые могут быть пропущены в противном случае. Это может привести к более раннему выявлению и более точным диагнозам, особенно для редких заболеваний и состояний, которые затрагивают меньшинства.
Например, исследователи из Стэнфордского университета разработали алгоритм, который использует машинное обучение для выявления болезни Альцгеймера на основе сканирования мозга. Алгоритм был обучен на наборе данных изображений мозга, пораженного болезнью Альцгеймера, а затем протестирован по отдельному набору изображений. Алгоритм смог правильно идентифицировать болезнь Альцгеймера в 90% случаев по сравнению с 65% для экспертов-людей. Это может быть особенно важно для членов сообщества ЛГБТК +, которые подвержены более высокому риску определенных типов деменции из-за таких факторов, как ВИЧ-инфекция или токсикомания.
Персонализированная медицина:
ИИ также может играть роль в персонализированной медицине, которая адаптирует лечение для отдельных пациентов на основе их уникальных характеристик. Этот подход уже показал улучшение результатов в некоторых случаях, но его может быть трудно реализовать из-за сложности информации о пациенте. Квир-сообщества сталкиваются с дополнительными проблемами в этой области, потому что они часто имеют другие потребности в области здравоохранения, чем население в целом.
Например, трансгендерным людям может потребоваться гормональная терапия или другая гендерно-подтверждающая помощь, которую традиционная медицина не всегда рассматривает. Используя ИИ для анализа электронных медицинских карт и других данных пациентов, поставщики медицинских услуг могут разрабатывать индивидуальные планы лечения, которые учитывают эти различия.
Справедливость и этика:
Однако существуют опасения по поводу справедливости и этики, когда речь идет об ИИ в здравоохранении. Некоторые опасаются, что алгоритмы ИИ могут увековечить существующие предубеждения и различия, что приведет к неравному доступу к медицинской помощи и худшим результатам для маргинализированных групп населения.
Кроме того, существует обеспокоенность по поводу конфиденциальности и безопасности данных, особенно когда речь идет о конфиденциальной медицинской информации. Квир-сообщества могут быть более уязвимы к дискриминации и стигме в медицинских учреждениях, что снижает вероятность доверия к новым технологиям без тщательного рассмотрения. Чтобы решить эти проблемы, исследователи и клиницисты должны тесно сотрудничать с квир-сообществами, чтобы гарантировать, что ИИ используется ответственно и справедливо.
Как квир-сообщества взаимодействуют с ИИ в здравоохранении, прогностической диагностике и персонализированной медицине, решая вопросы справедливости и этики?
Квир-сообщества участвуют с ИИ в здравоохранении посредством различных инициатив, направленных на решение проблем справедливости и этики. Эти инициативы включают разработку приложений виртуальной реальности для образования в области сексуального здоровья, интеграцию инклюзивных наборов данных ЛГБТК + в алгоритмы машинного обучения и пропагандистские усилия по улучшению доступа к медицинским услугам.