Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chăm sóc sức khỏe dựa trên trí tuệ nhân tạo: bình minh mới hay tái hiện chế độ phân biệt chủng tộc?
Tóm tắt
Sự bùng phát của dịch bệnh dịch hạch xảy ra tại khu phố Tàu ở San Francisco vào năm 1900 kể lại một câu chuyện về sự phân biệt đối xử dẫn dắt chính sách y tế, gây ra nỗi đau khổ to lớn cho phần đông cộng đồng người Trung Quốc. Bài báo này nhằm thảo luận về khả năng tồn tại "sự phân biệt" tiềm ẩn nếu Trí tuệ nhân tạo (AI) chiếm ưu thế trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe. Sử dụng một mô hình đơn giản, tác phẩm này khám phá những kết quả tiềm năng trong tương lai, nếu AI tiếp tục phát triển không giới hạn. Những mối nguy có thể xảy ra sẽ được bàn luận, để từ đó thu được tối đa lợi ích mà AI có thể mang lại trong khi tránh được những cạm bẫy. Mô hình được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình máy tính MATLAB và cung cấp các biểu diễn hình ảnh về các kết quả tiềm năng. Đan xen với những kết quả tiềm năng này là nhiều mô hình lịch sử về các vấn đề do sự phân biệt gây ra và những vấn đề gần đây trong các hệ thống AI, từ dự đoán của cảnh sát và phần mềm nhận diện khuôn mặt đến các công cụ tuyển dụng. Do đó, góc nhìn mới mẻ của nghiên cứu này, khi sử dụng các tiền lệ lịch sử để mô phỏng và thảo luận về những tương lai tiềm năng, mang lại một đóng góp độc đáo.
Từ khóa
#trí tuệ nhân tạo #chăm sóc sức khỏe #phân biệt chủng tộc #mô hình lịch sử #chính sách y tếTài liệu tham khảo
Amer K, Noujaim J (2019) The Great Hack. Netflix
Argyropoulos A, Townley S, Upton P M, Dickinson S, Pollard A S (2019) Identifying on admission patients likely to develop acute kidney injury in hospital. BMC Nephrol 20(1):56. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6376785/. Accessed 16 Dec 2020
BBC News (2020) A-levels and GCSEs: How did the exam algorithm work? BBC. https://www.bbc.co.uk/news/explainers-53807730. Accessed 8 Sep 2020
Bowker G, Star S (2000) Sorting Things Out: Classification and Its Consequences. MIT Press, Massachusetts
Brailsford SC, Harper PR, Patel B, Pitt M (2009) An analysis of the academic literature on simulation and modelling in health care. J Simul. https://doi.org/10.1057/jos.2009.10.Accessed30October2020
Buolamwini J (2016) How I’m fighting bias in algorithms. TED. https://www.ted.com/talks/joy_buolamwini_how_i_m_fighting_bias_in_algorithms. Accessed 1 Aug 2019
Buolamwini J (2016) InCoding – In The Beginning. Medium. https://medium.com/mit-media-lab/incoding-in-the-beginning-4e2a5c51a45d. Accessed 1 Aug 2019
Dastin J (2018) Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women. Reuters. https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G. Accessed 30 Aug 2019
DeepMind (2019) AlphaGo. https://deepmind.com/research/case-studies/alphago-the-story-so-far. Accessed 4 Feb 2020
Disney A (2020) Social network analysis 101: centrality measures explained. Cambridge Intelligence. https://cambridge-intelligence.com/keylines-faqs-social-network-analysis/. Accessed 8 Sep 2020
D’Souza D (2018) The myth of Nixon’s ‘Southern Strategy’. The Hill. https://thehill.com/opinion/campaign/402754-the-myth-of-nixons-southern-strategy. Accessed 15 Oct 2019
Equality and Human Rights Commission (2020) Age discrimination. https://www.equalityhumanrights.com/en/advice-and-guidance/age-discrimination. Accessed 5 March 2020
Gupta N, Singh A, Cherifi H (2014) Community-based Immunization Strategies Epidemic Control. 2015 7th International Conference on Communication Systems and Networks (COMSNETS). https://arxiv.org/abs/1411.6276v1. Accessed 8 Sep 2020
Harwich E, Laycock K (2018) Thinking on its own: AI in the NHS. https://www.wiltonpark.org.uk/wp-content/uploads/Thinking-on-its-own-AI-in-the-NHS.pdf. Accessed 13 Nov 2019
Leonhard G (2016) Technology vs. Humanity: The coming clash between man and machine. Fast Future Publishing Ltd, online
Light I (1974) From Vice District to Tourist Attraction: The Moral Career of American Chinatowns, 1880–1940. The Pacific Historical Review 43:367–394. http://www.jstor.org/stable/3638262
Morton Todd F (1909) Eradicating Plague from San Francisco: Report of the Citizens’ Health Committee And An Account of Its Work. C. A. Murdock & Co., San Francisco
NHS UK (2019) Flu vaccine overview. https://www.nhs.uk/conditions/vaccinations/flu-influenza-vaccine/. Accessed 4 Feb 2020
O’Neil C (2016) Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Penguin Books, London
Plant S (1997) Zeros and Ones: Digital Women and The New Techoculture. Fourth Estate Limited, London
Powles J (2019) DeepMind’s Latest A.I. Health Breakthrough Has Some Problems. Medium. https://onezero.medium.com/deepminds-latest-a-i-health-breakthrough-has-some-problems-5cd14e2c77ef. Accessed 13 Sep 2019
Risse G (2012) Plague, Fear, and Politics in San Francisco’s Chinatown. John Hopkins University Press, Baltimore
Rittmuller R (2018) When Artificial Intelligence Goes Bad. Medium. https://medium.com/predict/when-artificial-intelligence-goes-bad-a39072ee505e. Accessed 21 Aug 2019
The San Francisco Call (1900) Clean Out Chinatown. https://chroniclingamerica.loc.gov/lccn/sn85066387/1895-05-31/ed-1/. Accessed 24 April 2019
Simonite T (2018) When It Comes to Gorillas, Google Photos Remains Blind. Wired. https://www.wired.com/story/when-it-comes-to-gorillas-google-photos-remains-blind/?verso=true. Accessed 6 Sep 2019
Sismondo S (2010) An introduction to science and technology studies, 2nd edn. Wiley-Blackwell, Chichester
Skubik M (2002) Public Health Politics and the San Francisco Plague Epidemic of 1900–1904. Master’s thesis, San Jose State University
Trauner J (1978) The Chinese as Medical Scapegoats in San Francisco 1870–1905. California History 57:70–87. https://www.jstor.org/stable/25157817. Accessed 3 March 2020
Weng S F, Reps J, Kai J, Garibaldi J M, Qureshi N (2017) Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data? PLoS ONE 12. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174944. Accessed 30 Oct 2020
Whitaker R M, Colombo G B, Rand D G (2018) Indirect Reciprocity and the Evolution of Prejudicial Groups. Scientific Reports 8. https://www.nature.com/articles/s41598-018-31363-z. Accessed 5 Aug 2019