Los conjuntos de datos utilizados para entrenar los algoritmos de IA pueden subrepresentar a las personas mayores. Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Los sesgos integrados en los sistemas de inteligencia artificial (IA) que se utilizan cada vez m\u00e1s en la atenci\u00f3n de la salud corren el riesgo de profundizar la discriminaci\u00f3n contra las personas mayores, advirti\u00f3 el mi\u00e9rcoles la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS). <\/p>\n
Las tecnolog\u00edas de IA tienen un enorme potencial para mejorar la atenci\u00f3n de las personas mayores, pero tambi\u00e9n conllevan un riesgo significativo, dijo la agencia de salud de la ONU en un resumen de pol\u00edticas.<\/p>\n
\u00abCodificaci\u00f3n de estereotipos, prejuicios o discriminaci\u00f3n en IA tecnolog\u00eda o su manifestaci\u00f3n en su uso podr\u00eda socavar… la calidad de la atenci\u00f3n m\u00e9dica para las personas mayores\u00bb, dijo.<\/p>\n
El informe destaca c\u00f3mo los sistemas de IA se basan en grandes conjuntos de datos hist\u00f3ricos con informaci\u00f3n sobre las personas recopiladas, se comparten, fusionan y analizan de maneras a menudo opacas.<\/p>\n
Los conjuntos de datos en s\u00ed mismos pueden ser defectuosos o discriminatorios, lo que refleja, por ejemplo, los sesgos existentes en los entornos de atenci\u00f3n m\u00e9dica, donde las pr\u00e1cticas discriminatorias por edad est\u00e1n muy extendidas.<\/p>\n
Doctor Vania de la Fuente N\u00fa\u00f1ez, de la unidad de Envejecimiento Saludable de la OMS, se\u00f1al\u00f3 las pr\u00e1cticas observadas durante la pandemia de COVID-19 de permitir que la edad de un paciente determine si podr\u00eda acceder al ox\u00edgeno o a una cama en una unidad de cuidados intensivos abarrotada.<\/p>\n
Si dichos patrones discriminatorios se reflejan en los conjuntos de datos utilizados para entrenar algoritmos de IA, pueden arraigarse.<\/p>\n
Los algoritmos de IA pueden solidificar las disparidades existentes en la atenci\u00f3n m\u00e9dica y \u00abdiscriminar sistem\u00e1ticamente en una escala mucho mayor que las personas sesgadas\u00bb, advirti\u00f3 el resumen de pol\u00edticas.<\/p>\n
Adem\u00e1s, el resumen se\u00f1al\u00f3 que los conjuntos de datos utilizados para entrenar algoritmos de IA a menudo excluyen o subrepresentan significativamente a las personas mayores.<\/p>\n
Dado que las predicciones y los diagn\u00f3sticos de salud producidos se basan en datos de personas m\u00e1s j\u00f3venes, podr\u00edan pasar por alto la marca para las poblaciones mayores, dijo.<\/p>\n
Mientras tanto, el escrito enfatiz\u00f3 que se pod\u00edan obtener verdaderos beneficios de los sistemas de IA en el cuidado de las personas mayores, incluido el monitoreo remoto de personas susceptibles a ca\u00eddas u otros problemas de salud. emergencias.<\/p>\n
Las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial pueden imitar la supervisi\u00f3n humana mediante la recopilaci\u00f3n de datos sobre individuos de monitores y sensores port\u00e1tiles integrados en cosas como relojes inteligentes.<\/p>\n
Pueden compensar la falta de personal y la recopilaci\u00f3n continua de datos ofrece el posibilidad de un mejor an\u00e1lisis predictivo de la progresi\u00f3n de la enfermedad y los riesgos para la salud.<\/p>\n
Pero el informe del mi\u00e9rcoles advirti\u00f3 que corr\u00edan el riesgo de reducir el contacto entre los cuidadores y las personas mayores.<\/p>\n
\u00abEsto puede limitar las oportunidades que podemos tenemos que reducir la discriminaci\u00f3n por edad a trav\u00e9s del contacto intergeneracional\u00bb, dijo De la Fuente N\u00fa\u00f1ez. <\/p>\n
Advirti\u00f3 que aquellos que dise\u00f1an y prueban nuevas tecnolog\u00edas de IA dirigidas al sector de la salud tambi\u00e9n corren el riesgo de reflejar actitudes generalizadas de discriminaci\u00f3n por edad en la sociedad, especialmente porque las personas mayores rara vez se incluyen en el proceso. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
La inteligencia artificial puede discriminar por motivos de raza y g\u00e9nero, y tambi\u00e9n por edad salud: OMS (2022, 9 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-02-ai-ageism-impact-elderly-health.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":"
Los conjuntos de datos utilizados para entrenar los algoritmos de IA pueden subrepresentar a las personas mayores. Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Los sesgos integrados en los sistemas de inteligencia artificial (IA) que se utilizan cada vez m\u00e1s en la atenci\u00f3n de la salud corren el riesgo de profundizar la discriminaci\u00f3n contra las personas mayores, advirti\u00f3 … Continuar leyendo \u00abEl ‘envejecimiento’ de la IA podr\u00eda afectar seriamente la salud de las personas mayores: OMS\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-8814","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8814","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=8814"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8814\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8814"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8814"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8814"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}