Cr\u00e9dito: CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Un equipo de investigadores de la Universidad Nacional del Litoral, Consejo Nacional de Investigaciones Cientcas y la Universidad Nacional de Entre Ros, ambas en Argentina, ha encontrado evidencia de conjuntos de datos desequilibrados por g\u00e9nero que afectan el rendimiento de la clasificaci\u00f3n de patolog\u00edas con sistemas de diagn\u00f3stico basados en IA. En su art\u00edculo publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences, el grupo describe la prueba de tres algoritmos de m\u00e1quina de c\u00f3digo abierto utilizados para analizar im\u00e1genes de rayos X para detectar diversas afecciones m\u00e9dicas y lo que encontraron. <\/p>\n
Aunque puede que no sea de conocimiento com\u00fan, los sistemas de IA se utilizan actualmente en una amplia variedad de aplicaciones comerciales, incluida la selecci\u00f3n de art\u00edculos en sitios de noticias y redes sociales, qu\u00e9 pel\u00edculas se hacen y los mapas que aparecen en nuestros tel\u00e9fonos. Los sistemas de IA se han vuelto herramientas de confianza de las grandes empresas. Pero su uso no siempre ha estado exento de controversia. En los \u00faltimos a\u00f1os, los investigadores han descubierto que las aplicaciones de IA utilizadas para aprobar hipotecas y otras solicitudes de pr\u00e9stamos est\u00e1n sesgadas, por ejemplo, a favor de los hombres blancos. Los investigadores descubrieron que esto se deb\u00eda a que el conjunto de datos utilizado para entrenar el sistema comprend\u00eda principalmente perfiles de hombres blancos. En este nuevo esfuerzo, los investigadores se preguntaron si lo mismo podr\u00eda ser cierto para los sistemas de IA utilizados para ayudar a los m\u00e9dicos a diagnosticar a los pacientes.<\/p>\n
El trabajo consisti\u00f3 en evaluar tres sistemas de IA de c\u00f3digo abierto que a\u00fan se encuentran en etapa experimental. Cada uno fue entrenado en radiograf\u00edas de t\u00f3rax obtenidas de las bases de datos de NIH y de la Universidad de Stanford, las cuales conten\u00edan un poco m\u00e1s de perfiles masculinos. Para averiguar si los sistemas producir\u00edan resultados sesgados, los investigadores sesgaron los datos de varias maneras. En algunos casos, usaron principalmente perfiles masculinos, en otros principalmente femeninos.<\/p>\n
Al observar sus resultados, los investigadores encontraron que hab\u00eda un claro sesgo cuando los datos eran en su mayor\u00eda masculinos, las tasas de error para procesar perfiles femeninos rosa. Lo mismo suced\u00eda si se invert\u00edan las proporciones. Tambi\u00e9n encontraron que la sobrerrepresentaci\u00f3n de un g\u00e9nero u otro no confer\u00eda una ventaja, las tasas de error se mantuvieron relativamente estables.<\/p>\n
Los investigadores no pudieron proporcionar una raz\u00f3n para las diferencias aparte de que los torsos masculinos y femeninos tienen diferencias f\u00edsicas evidentes. Sugieren que la comunidad m\u00e9dica analice seriamente c\u00f3mo se entrenan los sistemas de IA en aplicaciones m\u00e9dicas del mundo real. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Sesgo sexual en la investigaci\u00f3n del dolor M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Agostina J. Larrazabal el al., \u00abEl desequilibrio de g\u00e9nero en los conjuntos de datos de im\u00e1genes m\u00e9dicas produce clasificadores sesgados para el diagn\u00f3stico asistido por computadora\u00bb, PNAS (2020). www.pnas.org\/cgi\/doi\/10.1073\/pnas.1919012117 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Actas de la Academia Nacional de Ciencias <\/p>\n 2020 Science X Network <\/p>\n Cita<\/strong>: Los conjuntos de datos desequilibrados de g\u00e9nero pueden afectar el rendimiento de la clasificaci\u00f3n de patolog\u00edas de IA (26 de mayo de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-05-gender-imbalanced-datasets-affect- ai.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Dominio p\u00fablico Un equipo de investigadores de la Universidad Nacional del Litoral, Consejo Nacional de Investigaciones Cientcas y la Universidad Nacional de Entre Ros, ambas en Argentina, ha encontrado evidencia de conjuntos de datos desequilibrados por g\u00e9nero que afectan el rendimiento de la clasificaci\u00f3n de patolog\u00edas con sistemas de diagn\u00f3stico basados en IA. … Continuar leyendo \u00abLos conjuntos de datos desequilibrados por g\u00e9nero pueden afectar el rendimiento de la clasificaci\u00f3n de patolog\u00edas de IA\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-26119","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26119","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=26119"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26119\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=26119"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=26119"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=26119"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}