Un recente studio pubblicato su Giornale di ricerca medica su Internet ha introdotto il quadro EDAI, una linea guida completa progettata per integrare i principi di equità, diversità e inclusione (EDI) durante tutto il ciclo di vita dell’intelligenza artificiale (AI). Guidata dalla Dott.ssa Samira Abbasgholizadeh-Rahimi, PhD, Canada Research Chair (Tier II) in AI e Advanced Digital Primary Health Care, la ricerca colma un’importante lacuna nelle attuali pratiche di sviluppo e implementazione dell’IA nell’assistenza sanitaria e nella salute orale, che spesso trascurano fattori critici EDI. Con EDAI, gli sviluppatori di intelligenza artificiale, i politici e gli operatori sanitari hanno ora una tabella di marcia per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale non siano solo tecnologicamente validi, ma anche socialmente responsabili e accessibili a tutti.
Attraverso un approccio di ricerca in tre fasi, che comprende una revisione sistematica della letteratura e due workshop internazionali che hanno riunito più di 60 esperti e rappresentanti della comunità, il gruppo di ricerca ha identificato indicatori EDI essenziali da integrare in ogni fase del ciclo di vita dell’IA, dalla raccolta dei dati alla distribuzione. Progettato in collaborazione con il contributo di voci diverse, questo quadro pone l’inclusione in primo piano, garantendo che l’intelligenza artificiale nel settore sanitario e orale rifletta una gamma di prospettive e sia al servizio di tutti in modo più equo e responsabile.
I sistemi di intelligenza artificiale di oggi sono spesso specchi che riflettono i nostri pregiudizi sociali piuttosto che finestre su un futuro più equo. Per utilizzare il potere dell’intelligenza artificiale per il bene della società, dobbiamo assicurarci di utilizzare strutture come EDAI per integrare l’EDI nel suo ciclo di vita. Solo allora potremo trasformare questi potenti strumenti in ponti che connettono ed elevano tutti, non solo pochi privilegiati. »
Dott.ssa Samira Abbasgholizadeh-Rahimi, PhD, titolare della Canada Research Chair (Tier II) in AI e assistenza sanitaria primaria digitale avanzata
Lo studio finanziato dal Canadian Institutes of Health Research (CIHR) e dalla rete Fonds de recherche du Québec (FRQ), ovvero Oral Health Research Network (RSBO), mostra che l’integrazione dei principi EDI nell’IA va ben oltre il semplice controllo una scatola; si tratta di affrontare i pregiudizi più profondi all’interno dei sistemi e delle organizzazioni che possono impedire all’intelligenza artificiale di funzionare davvero per tutti. Ad esempio, il quadro EDAI può essere utilizzato dagli sviluppatori di intelligenza artificiale per progettare strumenti diagnostici che tengano conto della diversità demografica e culturale. Gli sviluppatori possono garantire che i set di dati includano popolazioni diverse, consentendo all’intelligenza artificiale di fornire diagnosi accurate su vari dati demografici ed evitare pregiudizi che tradizionalmente colpiscono determinati gruppi.
Allo stesso modo, quando si progetta l’intelligenza artificiale per la gestione sanitaria (come la pianificazione o l’allocazione delle risorse), l’utilizzo del quadro EDAI durante la progettazione potrebbe garantire un’assistenza sanitaria equa ottimizzando questi sistemi per dare priorità alle comunità sottorappresentate o scarsamente servite. Ad esempio, utilizzando l’EDAI, un sistema di pianificazione dei pazienti basato sull’intelligenza artificiale potrebbe essere sviluppato e implementato attentamente tenendo presenti i principi EDI per identificare le comunità svantaggiate e i gruppi emarginati che affrontano problemi di accessibilità e facilitare l’accesso alle cure per queste popolazioni.
Oltre a fornire indicazioni e misure pratiche, il quadro EDAI evidenzia sia gli ostacoli che i fattori abilitanti che possono influenzare il modo in cui i principi EDI vengono integrati, fornendo agli sviluppatori e ai responsabili politici le informazioni necessarie per affrontare le sfide e rafforzare l’impatto del quadro. Questa iniziativa pone le basi per un nuovo standard nello sviluppo e nell’implementazione dell’IA, ridefinendo il modo in cui l’IA può migliorare la salute e la cura orale per tutti, indipendentemente dal loro background o dalle circostanze di esperienza.
