Klinische Entscheidungsunterstützung (CDS) künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Systeme und Tools, die KI verwenden, um Gesundheitsfachkräften bei fundierten klinischen Entscheidungen zu helfen. Diese Systeme können Ärzte auf mögliche Arzneimittelwechselwirkungen aufmerksam machen, präventive Maßnahmen vorschlagen und diagnostische Tests basierend auf Patientendaten empfehlen. Ungleichheiten in der CDS-KI stellen eine bedeutende Herausforderung für Gesundheitssysteme und Einzelpersonen dar und können die Gesundheitsunterschiede verschärfen und ein bereits ungleiches Gesundheitssystem aufrechterhalten. Bemühungen zur Schaffung einer gerechten KI im Gesundheitswesen gewinnen jedoch an Fahrt, unterstützt von verschiedenen Regierungsbehörden und Organisationen. Diese Bemühungen umfassen erhebliche Investitionen, regulatorische Initiativen und vorgeschlagene Änderungen bestehender Gesetze, um Fairness, Transparenz und Inklusivität in der KI-Entwicklung und -Einsatz zu gewährleisten.
Politiker haben eine wichtige Gelegenheit, durch Gesetzgebung Änderungen zu erzwingen und Standards in der KI-Governance, Auditierung und Regulierung umzusetzen. Wir benötigen regulatorische Rahmenbedingungen, Investitionen in die KI-Zugänglichkeit, Anreize für Datensammlung und Zusammenarbeit sowie Vorschriften für die Auditierung und Governance von KI-Systemen, die in CDS-Systemen/-Tools verwendet werden. Indem diese Herausforderungen angegangen und proaktive Maßnahmen umgesetzt werden, können Politiker das Potenzial der KI nutzen, um die Gesundheitsversorgung zu verbessern und Ungleichheiten zu reduzieren, und letztendlich den gerechten Zugang zu qualitativ hochwertiger Pflege für alle fördern.
KI hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, aber ihr Missbrauch und der ungleiche Zugang können zu unbeabsichtigten gravierenden Folgen führen. Die ungerechte Nutzung von KI im Gesundheitswesen hat das Potenzial, Gesundheitsunterschiede zu verschärfen. Studien haben gezeigt, wie Algorithmen zur Bevölkerungsgesundheitsverwaltung, die Gesundheitsbedürfnisse mit Kosten vertreten, mehr Versorgung an weiße Patienten als an schwarze Patienten zuweisen, selbst wenn Gesundheitsbedürfnisse berücksichtigt werden. Diese Disparität entsteht, weil das Proxy-Ziel, das mit dem Zugang zu und der Nutzung von Gesundheitsdiensten korreliert ist, dazu neigt, häufige Nutzer von Gesundheitsdiensten zu identifizieren. Ungleichheiten in der KI perpetuieren Datenvoreingenommenheit, we
iternde und verstärkende Vorurteile und behindern Bemühungen, Gerechtigkeit und Gleichheit in der Gesundheitsversorgung zu erreichen.
Algorithmen, die auf voreingenommenen Datensätzen trainiert sind, könnten Ungleichheiten verschärfen, indem sie Bedingungen vernachlässigen oder falsch diagnostizieren, die in marginalisierten Gemeinschaften verbreitet sind. Dies kann zu unnötigen Tests, Behandlungen und Krankenhausaufenthalten führen und die Kosten erhöhen. Ungleichheiten im Zugang zu KI-gesteuerten Diensten verstärken die Unterschiede in den Gesundheitsausgaben. Reiche Gemeinschaften und ressourcenreiche Gesundheitssysteme sind oft Vorreiter bei KI-Technologien, während unterversorgte Gebiete zurückbleiben. Verzögerte Diagnosen und suboptimale Behandlungen können die Gesundheitsausgaben aufgrund vermeidbarer Komplikationen und fortgeschrittener Krankheitsstadien ebenfalls erhöhen.
Eine ungleiche Verteilung von KI-gesteuerten Gesundheitsdiensten führt zu Skepsis in marginalisierten Gemeinden. Eine ungleiche Verteilung von KI-gesteuerten Gesundheitsdiensten führt zu Skepsis in marginalisierten Gemeinden. Zum Beispiel zeigte eine Studie, dass ein Algorithmus statistische Fairness bei der Vorhersage von Gesundheitskosten für schwarze und weiße Patienten aufwies, aber Unterschiede in der Dienstzuweisung auftraten, mit mehr weißen Patienten, die Überweisungen erhielten. Diese Diskrepanz untergräbt das Vertrauen in KI-basierende Entscheidungsprozesse und trägt letztendlich zum Misstrauen gegenüber Gesundheitssystemen und Anbietern bei.
Die ungleiche Verteilung von KI-gesteuerten Gesundheitsdiensten führt zu Skepsis in marginalisierten Gemeinden. Zum Beispiel zeigte eine Studie, dass ein Algorithmus statistische Fairness bei der Vorhersage von Gesundheitskosten für schwarze und weiße Patienten aufwies, aber Unterschiede in der Dienstzuweisung auftraten, mit mehr weißen Patienten, die Überweisungen erhielten. Diese Diskrepanz untergräbt das Vertrauen in KI-gesteuerte Entscheidungsprozesse, was letztendlich zu Misstrauen in Gesundheitssysteme und Anbieter führt.
Die ungleiche Verteilungen von KI-gesteuerten Gesundheitsdiensten führen zu Skepsis in marginalisierten Gemeinden. Zum Beispiel zeigte eine Studie, dass ein Algorithmus statistische Fairness bei der Vorhersage von Gesundheitskosten für schwarze und weiße Patienten aufwies, aber Unterschiede in der Dienstzuweisung auftraten, mit mehr weißen Patienten, die Überweisungen erhielten. Diese Diskrepanz untergräbt das Vertrauen in KI-gesteuerten Entscheidungsprozessen, was letztendlich zu Misstrauen in Gesundheitssysteme und Anbieter führt.