Stronniczość w systemach AI może być generowana zarówno przez to, co zawierają dane (np. historyczne polubienia, niechęci, istniejące skojarzenia), jak i przez brak danych (np. niekompletne zestawy danych, brakujące atrybuty). W medycynie takie luki mogą prowadzić do poważnych konsekwencji:
- Wewnętrzne uprzedzenia twórców
- Programiści i analitycy tworzący modele AI mogą nieświadomie wprowadzać uprzedzenia do systemu. W przypadku medycyny uprzedzenia te mogą wynikać z preferencji lub przyjętych założeń dotyczących określonych grup pacjentów. Na przykład, jeżeli celem systemu AI jest diagnozowanie tylko u osób z określonej grupy demograficznej, inne grupy mogą być niedoreprezentowane i otrzymywać mniej precyzyjne wyniki.
- Niekompletne dane treningowe
- Modele AI wymagają dużych zbiorów danych, aby były w stanie poprawnie diagnozować różne przypadki medyczne. Jednakże brak danych o pacjentach z mniejszości etnicznych lub społecznych może prowadzić do sytuacji, w której system działa poprawnie tylko dla jednej grupy, a marginalizuje pozostałe.
- Błędy wynikające z danych przeszłych
- Systemy AI często wykorzystują historyczne dane medyczne, które mogą być obarczone uprzedzeniami społecznymi, takimi jak rasizm lub seksizm. Modele uczone na takich danych mogą odtwarzać i utrwalać te niepożądane wzorce, co szczególnie widać w przetwarzaniu języka naturalnego, gdzie starsze teksty mogą zawierać nieaktualne lub nieetyczne podejście do określonych grup.
Redukcja stronniczości
Aby minimalizować stronniczość, niezbędne jest wdrożenie odpowiednich praktyk na każdym etapie tworzenia i wdrażania modeli AI. Poniżej znajdują się kluczowe wytyczne pomagające w łagodzeniu uprzedzeń:
- Określenie celów i współpraca z interesariuszami
- Współpraca z interesariuszami, takimi jak lekarze, pacjenci i analitycy, pozwala na lepsze określenie celu systemu AI. Dzięki temu można unikać fałszywych założeń i upewnić się, że potrzeby różnorodnych grup są odpowiednio reprezentowane. Dla przykładu, przy projektowaniu systemu wspierającego diagnozę nowotworów warto uwzględnić opinie lekarzy różnych specjalizacji, a także pacjentów z różnorodnymi historiami medycznymi.
- Dokładna analiza danych treningowych i wejściowych
- Konieczne jest przeglądanie danych pod kątem potencjalnych oznak stronniczości, takich jak brakujące dane lub nierówna reprezentacja różnych grup pacjentów. Często pomocne jest korzystanie ze sprawdzonych i zweryfikowanych źródeł, zwłaszcza w przypadku danych publicznych, które mogą być manipulowane. Takie podejście zwiększa bezpieczeństwo danych i minimalizuje ryzyko, że system AI wygeneruje stronnicze wyniki.
- Stosowanie modeli wyjaśnialnych i interpretowalnych
- Wyjaśnialność (explainability) i interpretowalność to kluczowe aspekty budowy systemów AI w medycynie, gdzie szczegółowe wyjaśnienia są niezbędne, aby lekarze mogli podejmować świadome decyzje na podstawie wyników generowanych przez AI. Modele możliwe do wyjaśnienia pozwalają na kontrolę nad tym, jak i dlaczego system podejmuje określone decyzje, co wspiera audyty i ocenę decyzji algorytmu.
Nowoczesne technologie usuwania stronniczości w AI
Ostatnie badania nad metodami usuwania uprzedzeń w AI przyczyniły się do opracowania zaawansowanych narzędzi i metod redukcji stronniczości:
- Bezstratne usuwanie uprzedzeń
- W 2021 roku Zhou, Kantarcioglu i Clifton opracowali metodę bezstratnego usuwania uprzedzeń, która koncentruje się na uzupełnianiu braków danych w grupach niedoreprezentowanych. Metoda ta stosuje nadpróbkowanie i syntetyczne generowanie danych dla grup nieuprzywilejowanych, co pozwala zmniejszyć inherentne uprzedzenia i zapewnia, że algorytm będzie działał równomiernie dla wszystkich grup.
- Usuwanie stronniczości z osadzeń danych (embeddingów)
- Metoda Sent-Debias, opracowana przez Lianga i jego zespół, usuwa stronniczość z reprezentacji zdań. Technika ta, stosowana do zbiorów danych tekstowych, pozwala ograniczyć uprzedzenia i poprawić reprezentację tekstów o zróżnicowanym kontekście.
- Automatyczne wykrywanie stronniczych wzorców (Auto-Debias)
- Auto-Debias to nowa technologia do eliminacji uprzedzeń społecznych w modelach językowych, która tworzy stronnicze wzorce i uczy model AI, aby minimalizował ich wpływ. Technologia ta jest szczególnie istotna w medycynie, gdzie dokładność i rzetelność generowanych treści mają kluczowe znaczenie dla zdrowia pacjentów.
Sektor medyczny stoi przed wyjątkowymi wyzwaniami związanymi z wdrażaniem AI. Stronniczość modeli językowych oraz dezinformacja to jedne z kluczowych problemów, które mogą mieć poważne konsekwencje. Na przykład, systemy AI, które wykorzystują przestarzałe lub niedokładne dane, mogą nieświadomie tworzyć szkodliwe treści. Modele językowe, takie jak ChatGPT, mogą też bezwiednie generować informacje, które mogą być błędne lub niekompletne.
Przeciwdziałanie stronniczości na etapach rozwoju systemów medycznych AI
Proces budowy odpowiedzialnych systemów AI w medycynie wymaga uwzględnienia etyki i wytycznych na każdym etapie, od gromadzenia danych po ich wdrażanie. Wytyczne te obejmują:
- Zbieranie i przygotowywanie danych
- Stronniczość można ograniczyć, tworząc zróżnicowane zestawy danych, które uwzględniają różne grupy pacjentów. Odpowiednia reprezentacja grup niedostatecznie reprezentowanych pozwala na lepszą dokładność algorytmów w ich diagnostyce i predykcji.
- Opracowywanie modelu
- Na etapie rozwoju modelu badacze mogą stosować takie techniki, jak nadpróbkowanie czy przeciwdziałanie uprzedzeniom, aby zmniejszyć różnice między grupami. Na przykład matematyczne podejście do neutralizowania wpływu stronniczych danych pozwala stworzyć model bardziej obiektywny.
- Ocena i wdrażanie modelu
- Wyjaśnialność i ocena logiki decyzyjnej to nieodzowny element procesu wdrażania, szczególnie istotny w zastosowaniach medycznych, gdzie każdy wynik musi być precyzyjnie sprawdzony. Systemy wyjaśnialne pozwalają lekarzom i badaczom weryfikować, czy decyzje podejmowane przez AI są zgodne z praktyką kliniczną.
Stronniczość w systemach AI w obszarze medycznym stanowi złożone i wielowymiarowe wyzwanie. Aby wdrażać AI odpowiedzialnie, konieczne jest przeprowadzanie regularnych audytów, współpraca z interesariuszami i stosowanie zaawansowanych metod łagodzenia uprzedzeń. Ostatecznie, zaangażowanie sektora medycznego we wdrażanie etycznych i wyjaśnialnych systemów AI pomoże w zwiększeniu zaufania i minimalizacji ryzyka, co jest szczególnie ważne w zapewnianiu wysokiej jakości opieki zdrowotnej dla wszystkich pacjentów.
