Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden immer häufiger in der Medizin eingesetzt, um Krankheitsrisiken zu bewerten und sowohl chronische als auch akute Erkrankungen zu diagnostizieren und zu behandeln. Diese Technologien können komplexe Muster in großen Datensätzen erkennen und versprechen, die Expertise von Ärzten und Technikern zu ergänzen, um hochwertige, personalisierte Pflege auch in abgelegenen Gebieten anzubieten. Trotz des Potenzials für eine Gesundheitsutopie warnt ein zunehmend besorgter Teil der Experten davor, dass KI und ML dazu neigen könnten, vorhandene Ungleichheiten zu verstärken und rassische Vorurteile zu verstärken, wenn sie nicht kontinuierlich überwacht werden.
Experten aus verschiedenen medizinischen und wissenschaftlichen Bereichen warnen vor der Einschleusung von Vorurteilen in KI-gestützte Gesundheitsdatenbanken und Algorithmen. Es wird darauf hingewiesen, dass die Implementierung von KI und ML im Gesundheitswesen eine Vielzahl von Risiken birgt, insbesondere im Zusammenhang mit dem Versuch, Präzisionsmedizin auf eine evidenzbasierte Weise umzusetzen. Es wird betont, dass eine Vielfalt an Patienten von entscheidender Bedeutung ist, um gerechte Ergebnisse zu erzielen – angefangen bei der Entwicklung bis hin zur Nachmarktprüfungen und darüber hinaus.
Vorhandene Vorurteile in medizinischen Geräten können letztendlich zu einer Verstärkung von Ungleichheiten führen und Patienten schaden. Studien haben gezeigt, dass AI- und ML-Modelle, die auf unzureichenden oder voreingenommenen Datensätzen trainiert sind, dazu neigen, Fehldiagnosen und ungleiche Behandlung zu verursachen. Es wird betont, dass eine kontinuierliche Überwachung und Beseitigung von Vorurteilen in diesen Technologien unerlässlich ist, um sicherzustellen, dass sie gerechte Ergebnisse liefern.
Der Umgang mit Vorurteilen in KI und ML erfordert eine ganzheitliche und langfristige Denkweise. Es wird darauf hingewiesen, dass die Einbeziehung von Patienten von Anfang an entscheidend ist, um Jahrhunderte ungleicher Datenerhebung zu überwinden. Gemeinschaftsbasierte partizipative Forschung kann dazu beitragen, Patienten in den Entwicklungsprozess einzubeziehen und dazu beitragen, Vorurteile in AI- und ML-gestützten Geräten zu reduzieren. Trotz der Herausforderungen sind die Anstrengungen zur Beseitigung von Vorurteilen in medizinischen Technologien von entscheidender Bedeutung, um letztendlich dazu beizutragen, Gesundheitsungleichheiten zu überwinden und eine gerechtere Gesundheitsversorgung für alle zu gewährleisten.