Τεχνητή Νοημοσύνη & Υγεία: Όταν η πρόοδος δημιουργεί ανισότητες

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει την υπόσχεση να μεταμορφώσει την υγειονομική περίθαλψη—με βελτιωμένες διαγνώσεις, πρόβλεψη κινδύνων και εξοικονόμηση πόρων. Ωστόσο, δεν είναι πανάκεια. Πολλές φορές, η εφαρμογή της AI στην κλινική πράξη συνοδεύεται από απρόβλεπτες συνέπειες και, σε ορισμένες περιπτώσεις, χειρότερα αποτελέσματα για ορισμένες ομάδες ασθενών.

1. Αλγοριθμική μεροληψία και άνιση αντιμετώπιση

Τα συστήματα AI μαθαίνουν από δεδομένα—και αν αυτά αντιπροσωπεύουν κοινωνικές ανισότητες, αυτές ενσωματώνονται στους αλγορίθμους. Μία γνωστή περίπτωση αφορά έναν αλγόριθμο στην υγειονομική διαχείριση των ΗΠΑ: υπο-εκτιμούσε τις ανάγκες ασθενών αφροαμερικάνικης καταγωγής, με αποτέλεσμα να λαμβάνουν λιγότερη φροντίδα σε σύγκριση με ισοδύναμες περιπτώσεις. Ανάλογες διακρίσεις παρατηρήθηκαν και στη δερματολογία μέσω AI: τα μοντέλα είχαν σημαντικά χειρότερη απόδοση σε εικόνες με σκούρο δέρμα και σπάνιες παθήσεις, μειώνοντας την ακρίβεια διάγνωσης κατά 27-36 %.

2. Ποιότητα και αντιπροσωπευτικότητα δεδομένων

Η αξιοπιστία των μοντέλων AI εξαρτάται από την ποιότητα και την εκπροσώπηση των δεδομένων εκπαίδευσης. Δεδομένα προερχόμενα από λίγες, καλά εξοπλισμένες κλινικές – συνήθως σε ανεπτυγμένες περιοχές – δεν αντικατοπτρίζουν τη γενική υγεία του πληθυσμού, με αποτέλεσμα ανάλυση μη αντιπροσωπευτική και κακή εφαρμογή σε άλλες ομάδες. Επιπλέον, predictive μοντέλα συχνά εμφανίζουν μεγάλη ακρίβεια σε συγκεκριμένα σύνολα δεδομένων αλλά αποτυγχάνουν όταν μεταφέρονται σε διαφορετικά περιβάλλοντα ή πληθυσμούς—κάτι που δείχνει την ευθραυστότητα των μοντέλων αυτών.

3. Έλλειψη διαφάνειας και εμπιστοσύνης

Πολλοί χρήστες και επαγγελματίες αντιμετωπίζουν τη λεγόμενη «algorithm aversion». Αμφιβολούν για τις συστάσεις των αλγορίθμων—εφόσον λειτουργούν ως “μαύρα κουτιά”, χωρίς κατάλληλη εξήγηση—και συνεχίζουν να εμπιστεύονται την ανθρώπινη κρίση.

4. Έλλειψη ανθρωπιάς και θεραπευτικής σχέσης

Για πολλούς ασθενείς, η υγεία δεν είναι απλώς νούμερα και αποφάσεις αλλά εμπεριέχει εμπιστοσύνη, σεβασμό και «ανθρώπινη επαφή». Μελέτες δείχνουν ότι υπάρχουν σοβαρές ανησυχίες όταν η φροντίδα γίνεται αυτοματοποιημένα, χωρίς σαφή εμπλοκή του γιατρού, ιδιαίτερα από ηλικιωμένους ή ευάλωτες ομάδες.

5. Ρυθμιστικά και λογιστικά εμπόδια

Οι νομοθετικές και ρυθμιστικές διαδικασίες στον τομέα της υγείας είναι αυστηρές (και σωστά) για την προστασία των ασθενών. Αυτό, όμως, επιβραδύνει την προσαρμογή αξιόπιστων και ασφαλών AI λύσεων και αφήνει περιθώρια για ανεπαρκείς ή παράνομες χρήσεις.

Πώς η AI μπορεί να υποβαθμίσει την υγεία ορισμένων ασθενών

Αν και η αξιοποίηση της τεχνολογίας AI στην υγεία προσφέρει σημαντικά οφέλη όπως ταχύτερες διαγνώσεις ή διαχείριση χρόνιων παθήσεων, δεν είναι πάντοτε δίκαιη. Όταν ένας ασθενής ήδη ανήκει σε περιθωριοποιημένη ομάδα—λόγω φυλής, κοινωνικοοικονομικού ή γεωγραφικού υπόβαθρου—οι συστημικές ανισότητες γίνονται αναπόφευκτα μέρος και των δεδομένων εκπαίδευσης. Το αποτέλεσμα είναι υποβαθμισμένη διάγνωση, πιο αργή ή λιγότερο αποτελεσματική θεραπεία, και τελικά χειρότερη υγεία.

Για να αντιστραφεί αυτή η τάση, απαιτείται:

• Εκπαίδευση μοντέλων σε πιο αντιπροσωπευτικά και ποιοτικά δεδομένα.

• Διαφάνεια στους αλγορίθμους και δυνατότητα ερμηνείας των αποφάσεων.

• Συνδυασμός AI με ανθρώπινη κρίση—όχι αντικατάσταση.

• Συνεχής ενσωμάτωση ανατροφοδότησης από ασθενείς, ώστε να προστατεύεται η ισότητα στην υγεία.

Όταν η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται υπεύθυνα και δίκαια, μπορεί να γίνει πολύτιμος σύμμαχος στην υγεία—όχι παράγοντας πιο σοβαρών προβλημάτων.