حوار مع صديقي ال – ChatGPT الحلقة (28)

د. أحمد جمعة صديق
جامعة الزعيم الأزهري

حوار اليوم عن:
صور من تحيز الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي بين البشر
*****************************
• ما هي اوضح صور تحيز الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي بين البشر ؟
أوضح صور تحيز الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي بين البشر
1. التحيز في البيانات:
التمثيل غير المتوازن: قد تُجمع بيانات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من مجموعة سكانية معينة، مما يؤدي إلى تحيز في النتائج.

على سبيل المثال، إذا تم تدريب نموذج على بيانات من مجموعة سكانية ذكورية فقط، فقد لا يكون فعالًا في تشخيص الأمراض لدى الإناث.
2. التشخيص الخاطئ:
الأخطاء في التشخيص: يمكن أن يؤدي التحليل غير الدقيق للبيانات إلى تشخيصات خاطئة، خاصة إذا كانت البيانات المستخدمة في التدريب لا تمثل التنوع البشري.
3. التحيز في التوصيات العلاجية:
فروق في العلاجات: قد تتسبب نماذج الذكاء الاصطناعي في تقديم توصيات علاجية لا تأخذ بعين الاعتبار الفروق الفردية بين المرضى، مما يؤدي إلى اختلافات في فعالية العلاج.
4. التفاعل مع التكنولوجيا:
تباين الثقة: قد يثق بعض المرضى في التكنولوجيا أكثر من الآخرين بناءً على خلفياتهم الثقافية أو التعليمية، مما يؤثر على كيفية تفاعلهم مع الأنظمة الذكية.
5. التحيز في الوصول إلى الرعاية:
الاستفادة من التكنولوجيا: قد يؤدي التحليل الخاطئ للبيانات إلى عدم الوصول المتساوي للرعاية الصحية، حيث قد تكون المجتمعات الأقل تمثيلًا في البيانات أقل استفادة من التطبيقات الذكية.
6. التحيز في التقييمات:
معايير تقييم غير عادلة: قد يتم تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي بناءً على معايير غير عادلة، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة للمجموعات السكانية المختلفة.
الخلاصة
يتطلب معالجة تحيز الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي التركيز على تحسين جودة البيانات وتنوعها، بالإضافة إلى تطوير نماذج أكثر شمولًا ومرونة. من المهم أيضًا تعزيز الوعي حول هذه القضايا لضمان تقديم رعاية صحية عادلة وفعالة للجميع.
• كيف يمكن ضمان تمثيل متوازن للبيانات في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية؟
• ما هي الحلول التقنية المقترحة للتخفيف من تحيز الذكاء الاصطناعي في التشخيص؟
• هل هناك أمثلة عملية على تحيز الذكاء الاصطناعي في مجال علاج أمراض معينة
ضمان تمثيل متوازن للبيانات في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية
1. جمع بيانات متنوعة:
التأكد من أن البيانات المستخدمة في تدريب النموذج تشمل مجموعات سكانية متنوعة، بما في ذلك العرق والجنس والعمر والحالة الاجتماعية.
2. تحليل البيانات السابقة:
إجراء تحليل شامل لتحديد أي جوانب مفقودة أو ممثلة تمثيلًا غير كافٍ في البيانات الحالية، ثم معالجة هذه الفجوات.
3. التحقق المستمر:
تحديث البيانات بشكل دوري للتأكد من أنها تعكس التغيرات في الممارسات السريرية والتركيبة السكانية.
4. استخدام تقنيات التعزيز:
استخدام تقنيات مثل التعزيز البياني (data augmentation) لزيادة تنوع البيانات المتاحة.
5. التعاون مع المجتمعات المختلفة:
العمل مع منظمات مجتمعية لجمع البيانات من مجموعات سكانية ليست ممثلة بشكل كافٍ.
الحلول التقنية المقترحة للتخفيف من تحيز الذكاء الاصطناعي في التشخيص
1. خوارزميات تصحيح التحيز:
تطوير خوارزميات يمكنها التعرف على التحيزات في البيانات وتصحيحها أثناء التدريب.
2. التعلم المتوازن:
استخدام تقنيات مثل التعلم القائم على الاستجابة (response-based learning) لتقليل تأثير الفئات المهيمنة في البيانات.
3. التقييم المتعدد الجوانب:
اعتماد معايير تقييم متعددة تشمل الأداء عبر مجموعات سكانية مختلفة لضمان عدم وجود تحيز في النتائج.
4. الشفافية والتفسير:
تطوير نماذج قابلة للتفسير تتيح للباحثين والأطباء فهم كيفية اتخاذ القرارات من قبل الذكاء الاصطناعي.
5. التدريب على الأخلاقيات:
تدريب الفرق التي تعمل على تطوير الذكاء الاصطناعي على قضايا التحيز والأخلاقيات لضمان تصميم خالٍ من التحيز.
أمثلة عملية على تحيز الذكاء الاصطناعي في مجال علاج أمراض معينة
1. سرطان الثدي:
أظهرت بعض الدراسات أن نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على بيانات من مجموعات سكانية معينة (مثل النساء البيض) قد تكون أقل دقة في تشخيص سرطان الثدي لدى النساء من خلفيات عرقية مختلفة.
2. أمراض القلب:
تم الإبلاغ عن أن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على بيانات من المرضى الذكور قد لا تكون فعالة في تشخيص أمراض القلب لدى النساء، بسبب اختلاف الأعراض والعوامل المحفزة.
3. السكري:
أظهرت دراسة أن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على بيانات من عرق معين كانت أقل دقة في تشخيص داء السكري لدى الأفراد من أعراق أخرى، مما أدى إلى تفويت حالات الإصابة.
4. الاكتئاب:
تم ملاحظة أن نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تعتمد على بيانات من مجموعات سكانية معينة تميل إلى عدم التعرف بشكل مناسب على علامات الاكتئاب لدى مجموعات سكانية مختلفة.
خلاصة
تتطلب معالجة تحيز الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي استراتيجيات متعددة تشمل تحسين تمثيل البيانات، واستخدام تقنيات تصحيح التحيز، والتأكيد على الشفافية. من خلال هذه الجهود، يمكن تحسين دقة وفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي في تقديم الرعاية الصحية.
• ما هي أفضل الممارسات لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية من حيث التحيز؟
• هل هناك أدوات أو منصات مفتوحة المصدر تساعد في الكشف عن تحيز البيانات؟
• كيف يمكن ضمان خصوصية البيانات عند جمعها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية
أفضل الممارسات لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية من حيث التحيز
1. تحليل البيانات المدخلة:
إجراء تحليل شامل للبيانات المستخدمة في تدريب النموذج لتحديد أي تحيزات محتملة، بما في ذلك توزيع الفئات السكانية.
2. تقييم الأداء عبر مجموعات مختلفة:
اختبار النموذج على مجموعات بيانات متنوعة وتمثيلية، ومقارنة الأداء عبر هذه المجموعات لتحديد أي تحيزات.
3. استخدام مقاييس متعددة:
اعتماد مقاييس مثل التحيز النسبي والدقة المتوازنة لفهم كيف يؤثر التحيز على النتائج.
4. استخدام التقييم المتكرر:
إجراء تقييم دوري للنموذج بعد نشره، للتحقق من أدائه في ظروف جديدة أو مع بيانات جديدة.
5. الشفافية والتفسير:
تطوير نماذج قابلة للتفسير واستخدام أدوات مثل LIME أو SHAP لتوضيح كيفية تأثير ميزات معينة على قرارات النموذج.
6. المراجعة من قبل الأقران:
o إشراك خبراء مستقلين في مراجعة نتائج النموذج وتقديم توصيات بشأن التعديلات اللازمة.
أدوات أو منصات مفتوحة المصدر تساعد في الكشف عن تحيز البيانات
1. AI Fairness 360:
مكتبة مفتوحة المصدر من IBM تحتوي على أدوات لتقييم ومعالجة التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي.
2. Fairlearn:
مكتبة مفتوحة المصدر تهدف إلى تحسين عدالة النماذج من خلال تقييم الأداء وتقديم استراتيجيات لتحسين العدالة.
3. What-If Tool:
أداة مفيدة لتحليل نماذج التعلم الآلي، حيث توفر واجهة رسومية لتقييم الأداء واستكشاف التحيزات.
4. AIF360:
مجموعة أدوات شاملة لتحليل التحيز وإيجاد حلول له، تشمل أدوات لقياس التحيز وتحسين النماذج.
ضمان خصوصية البيانات عند جمعها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية
1. الامتثال للقوانين:
الالتزام بالقوانين المحلية والدولية المتعلقة بحماية البيانات، مثل GDPR وHIPAA، لضمان جمع البيانات بشكل قانوني.
2. تشفير البيانات:
استخدام تقنيات التشفير لحماية البيانات أثناء النقل والتخزين، مما يقلل من خطر الوصول غير المصرح به.
3. إزالة الهوية:
تنفيذ تقنيات مثل إزالة الهوية (de-identification) أو التشويش (anonymization) لضمان عدم إمكانية التعرف على الأفراد من خلال البيانات.
4. الموافقة المستنيرة:
الحصول على موافقة مستنيرة من الأفراد قبل جمع بياناتهم، مع توضيح كيفية استخدام البيانات وأهمية ذلك.
5. التحكم في الوصول:
تحديد من يمكنه الوصول إلى البيانات وكيفية استخدامها، مع تنفيذ تدابير أمان قوية لحماية البيانات.
6. التقييم المستمر:
إجراء مراجعات دورية لتقييم سياسات الخصوصية وأمان البيانات، وضمان التكيف مع أي تغييرات في القوانين أو الممارسات.
خلاصة
تتطلب معالجة التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية اتباع أفضل الممارسات والتقنيات المتاحة، بالإضافة إلى ضمان حماية خصوصية البيانات التي تُجمع. من خلال هذه الجهود، يمكن تحسين جودة الرعاية الصحية وتقليل المخاطر المرتبطة بالتحيز والخصوصية.
• ما هي أفضل طريقة لتطبيق تقنيات إزالة الهوية على بيانات المرضى؟
• هل هناك أمثلة على نماذج ذكاء اصطناعي طبية نجحت في معالجة التحيز؟
• كيف يمكن دمج هذه الأدوات المفتوحة المصدر في سير عمل تطوير النموذج
أفضل طريقة لتطبيق تقنيات إزالة الهوية على بيانات المرضى
1. إزالة الهوية المباشرة:
حذف أو استبدال المعلومات الشخصية مثلالأسماء، العناوين، وأرقام الهواتف بمعلومات غير محددة أو رموز.
2. التشفير:
استخدام تقنيات التشفير لتأمين البيانات، حيث يتم تحويل المعلومات الشخصية إلى شكل لا يمكن فهمه إلا بواسطة مفاتيح معينة.
3. التجميع:
البيانات في مجموعات بحيث لا يتم عرض المعلومات على مستوى الفرد، مما يقلل من إمكانية التعرف على الأشخاص.
4. التعديل العشوائي:
تعديل البيانات باستخدام تقنيات مثل التشويش (noise addition) لتغيير القيم بشكل طفيف دون التأثير على التحليل العام.
5. التشفير الديناميكي:
استخدام تقنيات التشفير الديناميكي التي تتيح تعديل البيانات بناءً على السياق، مما يوفر مستوى إضافي من الأمان.
6. تقييم المخاطر:
إجراء تقييمات دورية للمخاطر المرتبطة بإزالة الهوية للتحقق من فعالية الإجراءات المتبعة.
أمثلة على نماذج ذكاء اصطناعي طبية نجحت في معالجة التحيز
1. IBM Watson for Oncology:
استخدم Watson لتحليل بيانات مرضى السرطان وتقديم توصيات علاجية. تم تحسين النموذج من خلال إضافة بيانات متنوعة لمجموعات سكانية مختلفة، مما ساعد في تقليل التحيز.
2. Google Health:
عملت Google Health على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي لتحليل صور الأشعة السينية لسرطان الثدي، حيث تم تدريب النموذج باستخدام بيانات من مجموعات سكانية متنوعة لتحسين دقة التشخيص.
3. PathAI:
تستخدم PathAI تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور النسيجية، وقد تم تحسين نموذجها من خلال تضمين بيانات من خلفيات عرقية متنوعة، مما ساعد في تحسين دقة تشخيص الأمراض.
كيفية دمج الأدوات المفتوحة المصدر في سير عمل تطوير النموذج
1. تحديد الأهداف:
تحديد الأهداف المحددة لاستخدام الأدوات المفتوحة المصدر، مثل تقييم التحيز أو تحسين العدالة في النموذج.
2. اختيار الأدوات المناسبة:
اختيار الأدوات المفتوحة المصدر الأكثر ملاءمة، مثل AI Fairness 360 أو Fairlearn، وفقًا للاحتياجات المحددة للمشروع.
3. دمج الأدوات في بيئة التطوير:
دمج الأدوات داخل بيئة تطوير البرمجيات (مثل Jupyter Notebooks أو بيئات Python) بحيث يمكن استخدامها بسهولة أثناء عملية التدريب والتقييم.
4. تدريب الفريق:
توفير تدريب لفريق العمل حول كيفية استخدام هذه الأدوات، بما في ذلك كيفية تفسير النتائج وتطبيق الحلول المقترحة.
5. التقييم والتعديل:
استخدام الأدوات لتقييم أداء النموذج، بناءً على نتائج التقييم، إجراء التعديلات اللازمة لتحسين أداء النموذج وتقليل التحيز.
6. التوثيق والمراجعة:
توثيق العملية بشكل كامل لضمان الشفافية، بما في ذلك كيفية استخدام الأدوات والنتائج التي تم الحصول عليها، وإجراء مراجعات دورية للتحسين المستمر.
خلاصة
تتطلب معالجة تحيز البيانات وخصوصية المعلومات في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية اتباع ممارسات فعالة تتضمن إزالة الهوية، استخدام نماذج ناجحة، ودمج أدوات مفتوحة المصدر بشكل استراتيجي. من خلال هذه الجهود، يمكن تعزيز جودة الرعاية الصحية وتقليل المخاطر المرتبطة بالتحيز.
• ما هي أفضل مصادر البيانات المفتوحة المصدر لنموذج ذكاء اصطناعي طبي؟
• هل هناك أمثلة أخرى على أدوات مفتوحة المصدر لإزالة التحيز؟
• كيف يمكن قياس فعالية تقنيات إزالة الهوية المستخدمة
أفضل مصادر البيانات المفتوحة المصدر لنموذج ذكاء اصطناعي طبي
1. PhysioNet:
يوفر مجموعة كبيرة من البيانات الطبية مثل سجلات المريض، بيانات المراقبة الحيوية، وبيانات التصوير، مما يتيح للباحثين تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.
2. MIMIC-III:
قاعدة بيانات تحتوي على بيانات سريرية مفصلة من وحدات العناية المركزة، وتستخدم بشكل واسع في أبحاث الذكاء الاصطناعي.
3. Open Data Portal:
العديد من الحكومات والهيئات الصحية توفر منصات بيانات مفتوحة، مثل بيانات الصحة العامة، والتي يمكن استخدامها في البحث.
4. Kaggle:
منصة تحتوي على مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات الطبية من مسابقات وأبحاث، بما في ذلك بيانات عن الأمراض المختلفة.
5. Cancer Genome Atlas (TCGA):
مجموعة بيانات تحتوي على معلومات جينية وبيانات سريرية حول أنواع مختلفة من السرطان، مما يمكن الباحثين من تطوير نماذج متعلقة بالسرطان.
6. HealthData.gov:
منصة توفر بيانات صحية مفتوحة من الحكومة الأمريكية، تتضمن معلومات حول مختلف المجالات الصحية.
أمثلة أخرى على أدوات مفتوحة المصدر لإزالة التحيز
1. Fairness Indicators:
أداة تساعد في تقييم عدالة النماذج والتأكد من أنها تعمل بشكل عادل عبر مجموعات سكانية مختلفة.
2. What-If Tool:
أداة من Google توفر واجهة رسومية لتحليل نماذج التعلم الآلي، مما يسهل تقييم العدالة والكشف عن التحيزات.
3. Themis:
مكتبة Python تركز على إزالة التحيز في بيانات التدريب والنماذج، وتوفر أدوات لتحسين العدالة.
4. AIF360:
مكتبة من IBM توفر أدوات لتقييم ومعالجة التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي، مع مجموعة واسعة من الخوارزميات.
كيفية قياس فعالية تقنيات إزالة الهوية المستخدمة
1. التقييم الكمي:
قياس نسبة المعلومات الشخصية التي تم إزالتها أو تشويشها، مثل نسبة الأسماء والعناوين المزالة.
2. اختبارات التعرف:
إجراء اختبارات للتأكد من عدم إمكانية التعرف على الأفراد من خلال البيانات بعد تطبيق تقنيات إزالة الهوية، مثل استخدام خوارزميات التعرف على الوجه أو تحليل البيانات.
3. تحليل المخاطر:
إجراء تحليل شامل لتقييم المخاطر المرتبطة بإعادة التعرف على الأفراد، وتقديم تقارير حول مستوى الخصوصية المتبقي.
4. التقييم من قبل الأقران:
إشراك خبراء في الخصوصية والأمان لمراجعة العمليات المستخدمة وتقديم توصيات لتحسين فعالية إزالة الهوية.
5. التقييم المستمر:
إجراء تقييمات دورية لتقنيات إزالة الهوية المستخدمة وتحديثها حسب الحاجة لمواكبة التغيرات في تقنيات التعرف والتحليل.
خلاصة
تتضمن المصادر المفتوحة للبيانات الطبية أدوات قيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي، وكذلك أدوات فعالة لإزالة التحيز. بالإضافة إلى ذلك، قياس فعالية تقنيات إزالة الهوية يتطلب استخدام أساليب متنوعة، مما يضمن حماية خصوصية البيانات بشكل فعال.
• ما هي القيود القانونية والأخلاقية لاستخدام بيانات المرضى في نماذج الذكاء الاصطناعي؟
القيود القانونية والأخلاقية لاستخدام بيانات المرضى في نماذج الذكاء الاصطناعي
1. القيود القانونية
• حماية البيانات الشخصية:
تتطلب القوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي وقانون حماية المعلومات الصحية (HIPAA) في الولايات المتحدة ضمان حماية البيانات الشخصية للمرضى. يجب الحصول على موافقة واضحة من المرضى قبل استخدام بياناتهم.
• الشفافية والإفصاح:
يتعين على المؤسسات الإفصاح عن كيفية استخدام البيانات، الغرض منها، ومدة الاحتفاظ بها. يجب أن تكون المعلومات متاحة للمرضى بطريقة واضحة.
• الحق في الوصول والتصحيح:
يحق للمرضى الوصول إلى بياناتهم وتصحيحها إذا كانت غير دقيقة. يجب توفير آليات سهلة لذلك.
• التخزين الآمن:
يجب على المؤسسات اتباع معايير أمان صارمة لحماية البيانات من الوصول غير المصرح به أو التسريب.
• الامتثال للقوانين المحلية:
تختلف القوانين المتعلقة بحماية البيانات من دولة إلى أخرى، مما يتطلب الامتثال للمتطلبات المحلية.
2. القيود الأخلاقية
• موافقة مستنيرة:
يجب أن تكون الموافقة مبنية على فهم كامل من قبل المرضى حول كيفية استخدام بياناتهم، مما يتطلب تقديم معلومات واضحة وسهلة الفهم.
• التحيز والعدالة:
يجب أن تُعالج نماذج الذكاء الاصطناعي مخاوف التحيز، وأن تضمن أن البيانات المستخدمة تعكس التنوع السكاني، مما يساعد في تجنب تعزيز التمييز.
• خصوصية المعلومات:
يجب احترام خصوصية المرضى وعدم استخدام البيانات لأغراض تجارية أو تسويقية دون موافقتهم.
• المسؤولية:
المؤسسات يجب أن تتحمل المسؤولية عن كيفية استخدام البيانات وتأثير ذلك على المرضى والمجتمع، بما في ذلك التأكد من أن القرارات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لا تؤدي إلى أضرار.
• تأثير النتائج:
يجب التفكير في العواقب المحتملة لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، مثل تأثيرها على قرارات العلاج وتوقعات المرضى.
خلاصة
تتطلب استخدام بيانات المرضى في نماذج الذكاء الاصطناعي مراعاة العديد من القيود القانونية والأخلاقية. من الضروري تحقيق التوازن بين الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي وحماية حقوق المرضى، لضمان أن تكون التطبيقات فعالة وعادلة وآمنة.
• ما هي أفضل الممارسات لضمان موافقة مستنيرة من المرضى؟
• كيف يمكن معالجة مشكلة التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية؟
• هل هناك أمثلة على انتهاكات قانونية أو أخلاقية في هذا المجال
أفضل الممارسات لضمان موافقة مستنيرة من المرضى
1. تقديم معلومات واضحة:
يجب أن تكون المعلومات المتعلقة باستخدام البيانات مفهومة وسهلة القراءة، مع تجنب المصطلحات القانونية المعقدة.
2. شرح الغرض والتطبيقات:
توضيح الغرض من جمع البيانات وكيف سيتم استخدامها، بما في ذلك أي تطبيقات للذكاء الاصطناعي.
3. توفير وسائل للتواصل:
السماح للمرضى بطرح أسئلة وتقديم استفسارات حول استخدام بياناتهم، مع توفير قنوات سهلة للتواصل.
4. تأكيد الاختيار الطوعي:
التأكيد على أن موافقة المرضى هي عملية طوعية، وأنهم يمكنهم رفض المشاركة دون أي تبعات سلبية على رعايتهم الصحية.
5. تقديم خيارات:
توفير خيارات متعددة للمرضى، مثل إمكانية الموافقة على استخدام بيانات معينة فقط، أو عدم المشاركة في الأبحاث.
6. تحديث المعلومات:
إبلاغ المرضى بأي تغييرات في كيفية استخدام بياناتهم، مما يسمح لهم بإعادة تقييم موافقتهم.
معالجة مشكلة التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية
1. جمع بيانات متنوعة:
التأكد من أن البيانات المستخدمة لتدريب النماذج تشمل مجموعة متنوعة من الفئات السكانية (العمر، الجنس، العرق، الحالة الاجتماعية).
2. تحليل البيانات المدخلة:
إجراء تحليل شامل للبيانات المدخلة لتحديد أي تحيزات محتملة ومعالجتها قبل استخدامها في التدريب.
3. تطبيق تقنيات تصحيح التحيز:
استخدام خوارزميات وتقنيات مثل التعلم المتوازن والتحكم في التحيز لتحسين عدالة النموذج.
4. التقييم المستمر:
إجراء تقييمات دورية للنموذج باستخدام مجموعات بيانات متنوعة لتحديد أي تحيزات جديدة قد تظهر.
5. التدريب على الأخلاقيات:
تدريب الفرق التي تعمل على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي على قضايا التحيز والأخلاقيات لضمان تصميم نماذج عادلة.
أمثلة على انتهاكات قانونية أو أخلاقية في هذا المجال
1. قضية Cambridge Analytica:
تم استخدام بيانات شخصية لملايين المستخدمين من Facebook دون موافقتهم لأغراض سياسية، مما أثار قضايا كبيرة بشأن الخصوصية وموافقة المستهلك.
2. شركة Google Health:
في عام 2019، تعرضت Google Health للانتقاد بسبب جمع بيانات صحية من ملايين المرضى في مستشفيات دون الحصول على موافقة واضحة من هؤلاء المرضى.
3. نموذج الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض:
استخدام نماذج تعتمد على بيانات غير متنوعة، مما أدى إلى تقديم تشخيصات غير دقيقة لمجموعات سكانية معينة، مما يعكس تحيزًا في كيفية معالجة البيانات.
4. قضية استخدام بيانات المرضى:
تم الإبلاغ عن حالات حيث تم استخدام بيانات المرضى لأغراض تجارية أو تسويقية بدون الحصول على موافقة كافية، مما يمثل انتهاكًا للقوانين المتعلقة بحماية البيانات.
خلاصة
تتطلب معالجة قضايا الموافقة المستنيرة والتحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية اتباع ممارسات قوية وضمان الالتزام بالقوانين والأخلاقيات. من خلال تحقيق الشفافية والتنوع، يمكن تعزيز فعالية هذه النماذج مع حماية حقوق المرضى.



aahmedgumaa@yahoo.com  

المصدر: سودانايل