□ 헬스케어 AI의 불평등은 어떻게 해결해야 하는가? 다양한 데이터팀의 고용...

  인공지능은 의료서비스 분야에서 점점 더 완전하게 통합되어 가면서, 전문가들은 그것이 불러 일으킬 수 있는 단점¹⁾에 대하여 경고해왔다(알고리즘으로 짜여져 발생할 수 있는 편견과 차별과 같은 잠재적인 위험성^{2), 3)}도 포함한다). 마틴 메르카도  박사는 의료분야에서의 자동화가 의료서비스를 기적적으로 개선시킬 것이라는 사실은 아직까지 충분히 연구되지는 않는 내용이라고 밝혔다.  또, 의료에서 인공지능(AI)를 적용시킴에 있어서 편견과 불평등을 일으킬 수 있는 여러가지 요소들을 고려하지 않고 있다고 하였으며, 인공지능의 알고리즘이 사회경제적인 지위나 성별, 장애, 성적 지향, 격차에 영향을 주는 다른 요인들을 고려하지 않는 다면 불평등을 증가시킬 가능성이 있다고 설명했다.

  이러한 위험을 완화할 수 있는 방안에는 그러한 분야의 정보들을 다루는 전문가들을 고용하여 다양한 배경을 대표하도록 하는 것이라고 하였다.  즉, 한 분야의 팀이 아닌 각 계층, 각 분야의 전문가를 데이터팀에 합류하여, 편견 등을 최소화시키는 것을 제안하였다. 변화를 보고 건강형평성을 향상시키기 위해서는, 모두가 가지고 있는 편견에 대하여 책임을 질 수 있어야 하고, 거기서부터 시작하여야 한다고 덧붙여 말했다.

마팀 메르카도 박사는 HIMSS22세션 ' 암묵적 편견이 의료영역에서 AI에 미치는 영향'에서 이에 대하여 자세히 설명할 예정이다.

2022년 3월 16일 수요일 13~14시이다.

원문기사:https://www.healthcareitnews.com/news/how-address-inequity-healthcare-ai-hire-diverse-data-team

<참고문헌>

1) https://www.healthcareitnews.com/news/how-does-bias-affect-healthcare-ai-and-what-can-be-done-about-it

   "편견은 의료 AI에 어떤 영향을 미치며 이에 대하여 무엇을 할 수 있는가?"

2) https://www.healthcareitnews.com/news/how-address-inequity-healthcare-ai-hire-diverse-data-team

   " WHO(세계보건기구) 의료AI의 위험성에 대하여 경고하다."

3) https://www.healthcareitnews.com/news/ai-bias-may-worsen-covid-19-health-disparities-people-color

   " AI의 편견은 유색인종에 대한 코로나19의 건강 격차를 악화시킬 수 있다."