– La Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud (SMHS) de la Universidad George Washington (GW) y la Universidad de Maryland Eastern Shore (UMES) han sido galardonado una subvención de dos años por valor de 839 000 dólares de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) para avanzar en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial (IA) para mejorar la equidad en salud.
El proyecto, conocido como “IA confiable para abordar las disparidades de salud en comunidades con bajos recursos” (AI-FOR-U), se centra en diseñar un “enfoque de desarrollo participativo basado en teoría” para construir herramientas de IA que puedan ayudar a los trabajadores de atención médica de primera línea. abordar las disparidades en las comunidades a las que sirven.
Durante la duración del proyecto, los equipos de investigación trabajarán para desarrollar e implementar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático diseñadas para mejorar la explicabilidad y la equidad de los modelos de predicción de riesgos. Luego, estas herramientas se evaluarán en el contexto de la salud conductual, las enfermedades cardiometabólicas y la oncología. A partir de ahí, los investigadores medirán la confianza de los usuarios en las herramientas.
«Combinaremos la participación comunitaria basada en la teoría con la aplicación y prueba de algoritmos que mejoran la confianza en el desarrollo de herramientas», explicó Qing Zeng, PhD, profesor de investigación clínica y liderazgo, director del Centro de Informática Biomédica (BIC) de GW y co- director de Investigación de Resultados de Ciencia de Datos del Centro Médico de Asuntos de Veteranos de Washington DC, en el comunicado de prensa. “Los resultados de los casos de uso clínico serán impulsados y seleccionados por nuestros socios y partes interesadas. Durante la preparación del proyecto, algunos modelos de predicción de riesgos surgieron como altas prioridades compartidas por nuestros socios”.
El equipo de investigación colaborará con siete socios comunitarios que prestan servicios a comunidades latinas, negras, LGBTQ+, inmigrantes y de estatus socioeconómico más bajo en Maryland, Virginia y Washington, DC: las escuelas públicas de la ciudad de Alexandria (Virginia), Apple Discount Drugs, la Organización de Chino-Americanos. DC, Saint Elizabeths Hospital, Unity Healthcare, Virginia State University y Whitman Walker Health.
Estas organizaciones participarán en encuestas comunitarias, grupos focales y entrevistas para brindar comentarios sobre las herramientas de inteligencia artificial del proyecto.
«La implementación continua de la inteligencia artificial en la atención médica tendrá efectos profundos tanto en nuestros métodos de tratamiento de pacientes como en el desarrollo de soluciones para muchos de nuestros problemas urgentes», dijo T. Sean Vasaitis, PhD, decano y profesor de la Escuela UMES. de Farmacia y Profesiones Sanitarias. “Si bien reconocemos el potencial de grandes beneficios inherentes a estas tecnologías, también entendemos nuestra responsabilidad de garantizar que el uso de la IA no aumente la inequidad en la atención médica ni conduzca a una atención inadecuada al paciente al depender de conjuntos de datos no representativos. Además, es necesario mejorar la comprensión del usuario de la IA sobre cómo y por qué la IA genera una respuesta. Necesitamos poder confiar en las respuestas y necesitamos una forma de juzgar qué tan precisas pueden ser las respuestas. El proyecto AI-FOR-U está diseñado para abordar estas preocupaciones mediante la creación de aplicaciones de IA confiables que satisfagan las necesidades de los trabajadores de la salud en poblaciones desatendidas y subrepresentadas”.
El trabajo es parte de un esfuerzo más amplio encabezado por el Consorcio de Inteligencia Artificial/Aprendizaje Automático para Promover la Equidad en Salud y la Diversidad de los Investigadores (AIM-AHEAD) y los NIH para abordar la cuestión del desarrollo confiable de una IA en el contexto de la equidad en salud.
La investigación tiene como objetivo aprovechar la experiencia de GW en el desarrollo de IA sanitaria y la experiencia de UMES en la investigación de disparidades en salud.
El lanzamiento del proyecto AI-FOR-U se produce cuando un creciente conjunto de investigaciones muestra que muchos modelos de IA funcionan mal en poblaciones no blancas.
Un equipo de investigación de la Universidad de Pensilvania, Filadelfia, y el Instituto Nacional sobre el Abuso de Drogas (NIDA) descubrió recientemente que los modelos de IA para predecir la gravedad de la depresión utilizando el lenguaje de las publicaciones de los individuos en las redes sociales pueden generalizarse bien en las poblaciones estadounidenses blancas, pero no en las negras. .
El estudio se basó en la evidencia de que la depresión y el uso del lenguaje están correlacionados y que las características demográficas como la edad y el género impactan significativamente el uso del lenguaje. Sin embargo, la investigación sobre la posible relación entre el lenguaje y la depresión y cómo puede verse afectada por la raza es limitada.
Para abordar esto, los investigadores evaluaron el impacto de la raza en la asociación depresión-lenguaje utilizando IA. Los resultados del análisis revelaron que estos modelos funcionan significativamente mejor en participantes blancos que en individuos negros, lo que destaca la necesidad de realizar investigaciones adicionales sobre el papel de la depresión en la expresión del lenguaje natural en diversos grupos.