Sztuczna inteligencja mocno zaznacza swoją obecność w ochronie zdrowia – wspiera analizę badań, pomaga oceniać ryzyko chorób i napędza rozwój aplikacji wellbeingowych. Jednocześnie pojawia się coraz więcej pytań o jakość danych, na których uczą się algorytmy. Eksperci zwracają uwagę, że przez lata wiele badań medycznych opierało się głównie na danych dotyczących mężczyzn, co dziś może wpływać również na działanie nowoczesnych systemów AI. Problem dotyczy zarówno diagnostyki, jak i popularnych trendów zdrowotnych promowanych w internecie.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Dlaczego eksperci zwracają uwagę na reprezentację kobiet w danych medycznych.
- Jak AI może powielać ograniczenia obecne w historycznych danych zdrowotnych.
- W których obszarach medycyny kobiety nadal są niedoreprezentowane.
- Dlaczego trendy wellbeingowe nie zawsze uwzględniają kobiecą fizjologię.
Kobiety nadal są słabiej reprezentowane w danych medycznych
Dyskusja dotycząca reprezentacji kobiet w badaniach medycznych wraca wraz z rozwojem medycyny opartej na danych oraz sztucznej inteligencji. Chodzi nie tylko o same badania kliniczne, ale również o technologie zdrowotne i algorytmy wykorzystywane później w systemach diagnostycznych.
Jak wskazano w analizie opublikowanej w „JAMA Network Open”, obejmującej ponad 43 tys. publikacji naukowych i 13 tys. badań klinicznych, kobiety nadal pozostają niedoreprezentowane w wielu obszarach medycyny. Dotyczy to m.in. chorób sercowo-naczyniowych, neurologicznych oraz przewlekłych chorób nerek.
Autorzy analizy zwracają uwagę, że mimo rosnącej świadomości problemu i zmian regulacyjnych, nierównowaga w danych nadal utrzymuje się w wielu obszarach ochrony zdrowia.
Choroby mogą przebiegać inaczej u kobiet i mężczyzn
Eksperci od lat wskazują, że wiele chorób może objawiać się odmiennie w zależności od płci. Dotyczy to nie tylko przebiegu schorzeń, ale również sposobu zgłaszania objawów oraz momentu trafienia pacjenta do systemu ochrony zdrowia.
Przykładem są objawy zawału serca u kobiet, które często różnią się od klasycznych opisów obecnych w podręcznikach medycznych. Inaczej mogą przebiegać także choroby neurologiczne, autoimmunologiczne czy metaboliczne.
Na różnice zwrócono uwagę również w badaniu „Population-wide analysis of differences in disease progression patterns in men and women” z 2019 roku, obejmującym niemal 7 mln pacjentów z Danii. Analiza pokazała, że kobiety w przypadku setek chorób trafiają do systemu ochrony zdrowia na innym etapie rozwoju schorzenia niż mężczyźni. Różnice dotyczyły także kolejności pojawiania się chorób oraz przebiegu diagnostyki.
Wellbeing i biohacking nie zawsze uwzględniają kobiecą fizjologię
Temat reprezentacji kobiet coraz częściej pojawia się także poza klasyczną medycyną. Dotyczy rynku wellbeing, biohackingu oraz aplikacji zdrowotnych, które analizują sen, regenerację organizmu czy poziom aktywności.
Zimne kąpiele, post przerywany czy monitory snu promowane są często jako uniwersalne rozwiązania poprawiające odporność, metabolizm lub koncentrację. Coraz więcej ekspertów zwraca jednak uwagę, że część badań dotyczących ekspozycji na zimno, restrykcji żywieniowych czy wydolności organizmu prowadzono głównie na mężczyznach.
Jednym z przykładów jest popularny trend cold plunging, czyli regularne zimne kąpiele. Specjaliści wskazują, że reakcja organizmu na stres fizjologiczny może wyglądać inaczej u kobiet, szczególnie przy przewlekłym zmęczeniu, wysokim poziomie kortyzolu, intensywnych treningach czy po porodzie.
AI może powielać ograniczenia obecne w danych
Rozwój sztucznej inteligencji dodatkowo uwidacznia problem jakości danych medycznych. Algorytmy analizują historię diagnoz, wyniki badań, przebieg leczenia oraz wzorce ryzyka. Jeśli jednak historyczne dane nie odzwierciedlały odpowiednio kobiecej fizjologii, systemy AI mogą reprodukować te same ograniczenia.
Technologia sama w sobie nie tworzy uprzedzeń, ale może wzmacniać schematy obecne wcześniej w danych i systemie ochrony zdrowia.
– Przez lata wiele rozwiązań medycznych i technologicznych projektowano wokół „uśrednionego pacjenta”, którym najczęściej był mężczyzna. Dziś zaczynamy dostrzegać, że dane nie są neutralne, a AI może wzmacniać istniejące luki, jeśli nie uwzględniamy różnic biologicznych i społecznych – mówi Karolina Tkaczuk z Forum MedTech.
Jak dodaje ekspertka, sama technologia może wspierać diagnostykę i analizę danych, jednak kluczowe pozostaje pytanie o reprezentatywność zbiorów danych wykorzystywanych do budowy modeli AI.
AI coraz mocniej wchodzi do ochrony zdrowia
Znaczenie tego problemu rośnie wraz z coraz szerszym wykorzystaniem sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. AI wspiera dziś analizę obrazowania medycznego, ocenę ryzyka zdrowotnego, procesy diagnostyczne oraz rozwój aplikacji zdrowotnych i wellbeingowych.
Eksperci zwracają uwagę, że im bardziej technologia obiecuje personalizację, tym większe znaczenie ma jakość danych wykorzystywanych do trenowania modeli.
Dyskusja dotycząca reprezentacji kobiet w danych medycznych coraz częściej obejmuje już nie tylko badania kliniczne, ale cały rynek technologii zdrowotnych oraz cyfrowych narzędzi wykorzystywanych przez pacjentów i placówki medyczne.
Główne wnioski
- Analiza opublikowana w „JAMA Network Open”, obejmująca ponad 43 tys. publikacji naukowych i 13 tys. badań klinicznych, wskazała na niedoreprezentowanie kobiet w wielu obszarach medycyny.
- Badanie z 2019 roku obejmujące niemal 7 mln pacjentów z Danii pokazało, że kobiety trafiają do systemu ochrony zdrowia na innym etapie rozwoju wielu chorób niż mężczyźni.
- Eksperci zwracają uwagę, że AI może wzmacniać ograniczenia obecne wcześniej w danych medycznych oraz modelach diagnostycznych.
- Problem dotyczy także rynku wellbeing i biohackingu, gdzie część badań dotyczących zimnych kąpieli, postu przerywanego czy wydolności organizmu prowadzono głównie na mężczyznach.
Źródło:
- Mat. prasowy / oprac. TK
