En Fierce Healthcare, la vicepresidenta de Innovaci\u00f3n e Inversiones de la Fundaci\u00f3n SCAN, Anika Heavener, explora c\u00f3mo el sesgo algor\u00edtmico en la atenci\u00f3n m\u00e9dica plantea un desaf\u00edo urgente para la salud p\u00fablica.<\/p>\r\n
Se\u00f1ala esfuerzos innovadores impulsados por la comunidad, como la Coalici\u00f3n para Acabar con el Racismo en los Algoritmos Cl\u00ednicos (CERCA) de la Ciudad de Nueva York, como modelos para garantizar un uso m\u00e1s equitativo de la IA en la prestaci\u00f3n de atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\r\n
Ella escribe: \u00abLas investigaciones sugieren que el sesgo se introduce con mayor frecuencia durante la fase de ingesta de datos del aprendizaje autom\u00e1tico y al evaluar los procesos de representaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n del desarrollo de algoritmos. Como resultado, estas innovaciones y soluciones descuidan a los adultos mayores o generan predicciones inexactas sobre ellos\u00bb.<\/p>\r\n
Heavener subraya la necesidad de incluir a los adultos mayores en los datos y el dise\u00f1o, para que las tecnolog\u00edas de salud apoyen la dignidad y la equidad en todas las poblaciones.<\/p>\r\n