"Limiterande skadliga effekter: Algoritmers och datas roll för att främja jämlikhet i hälsa - AAAS Panel Recap"

"Limiterande skadliga effekter: Algoritmers och datas roll för att främja jämlikhet i hälsa - AAAS Panel Recap"

Tidsstämpel: 6 april 2023 1:29
Källnod: 2569751

American Association for the Advancement of Science (AAAS) var nyligen värd för en paneldiskussion om ämnet "Limiterande skadliga effekter: algoritmernas och datas roll för att främja jämlikhet i hälsa." Panelen samlade experter från olika områden för att diskutera hur algoritmer och data kan användas för att främja jämlikhet i hälsa och mildra skadliga effekter.

Panelen började med att diskutera det nuvarande tillståndet för jämlikhet i hälsa i USA. Trots framsteg inom medicinteknik och folkhälsoinitiativ finns det fortfarande betydande skillnader i hälsoutfall mellan olika befolkningsgrupper. Dessa skillnader är ofta kopplade till sociala bestämningsfaktorer för hälsa som inkomst, utbildning och ras.

Ett av de viktigaste sätten på vilka algoritmer och data kan användas för att främja jämlikhet i hälsa är genom att identifiera dessa sociala bestämningsfaktorer för hälsa. Genom att analysera stora datamängder kan forskare identifiera mönster och samband mellan olika demografiska faktorer och hälsoresultat. Denna information kan sedan användas för att utveckla riktade insatser och policyer som tar itu med de grundläggande orsakerna till hälsoskillnader.

Men panelen erkände också att algoritmer och data också kan upprätthålla skadliga fördomar och ojämlikheter om de inte används försiktigt. Till exempel, om en algoritm tränas på partisk data, kan den vidmakthålla dessa förspänningar i sina utdata. På samma sätt, om data inte samlas in eller analyseras på ett sätt som omfattar alla populationer, kan det förbise viktiga faktorer som bidrar till hälsoskillnader.

För att mildra dessa skadliga effekter betonade panelen vikten av transparens och ansvarsskyldighet i algoritmiskt beslutsfattande. Detta inkluderar att se till att algoritmer utvecklas med hjälp av olika datauppsättningar som är representativa för alla populationer, samt att regelbundet granska algoritmer för att säkerställa att de inte upprätthåller fördomar.

Panelen diskuterade också behovet av tvärvetenskapligt samarbete för att främja jämlikhet i hälsa genom algoritmer och data. Detta inkluderar att sammanföra experter från områden som datavetenskap, folkhälsa och samhällsvetenskap för att utveckla heltäckande lösningar som tar itu med de komplexa faktorer som bidrar till hälsoskillnader.

Sammantaget belyste AAAS-panelen om "Mitigating Harmful Effects: The Role of Algorithms and Data in Promoting Health Equity" potentialen för algoritmer och data för att främja hälsorättvisa, samtidigt som man erkände behovet av noggrant övervägande och samarbete för att säkerställa att dessa verktyg är används på ett ansvarsfullt och rättvist sätt.