AIは、メンタルヘルスのケースを評価する人種バイアスを表示します
by dennis thompson healthdayレポーター
「LLMのほとんどは、アフリカ系アメリカ人の患者を扱うときに何らかの形のバイアスを示し、時には同じ精神疾患やその他の患者について劇的に異なる推奨事項を作成しました」ロサンゼルスのシーダーズシナイのインターネット、健康、社会のプログラム。
LLMは膨大な量のデータでトレーニングされているため、人間の言語を理解して生成できるようにする、と研究者はバックグラウンドノートで述べています。
これらのAIプログラムは、患者を迅速に評価し、診断と治療を推奨する可能性についてテストされています。
この研究では、研究者は、ChatGPT-4O、GoogleのGemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnet、Newmes-V15を含む4つの一般的なLLMSを通じて10の仮説ケースを実行しました。そして、彼らの名前に基づいて患者のレースを暗示したもの。
AIは、患者がアフリカ系アメリカ人であると記録が述べたか、暗示したときに異なる治療を提案することがよくあります。
別のAIがBlack うつ病
aboujaoudeは、AISを訓練するために使用されるコンテンツからそれを拾い上げたため、AISが表示された人種的バイアスを理論化します。本質的にメンタルヘルスケアに存在する不平等を永続させます。 david underhill 、Cedars-Sinaiの生物医学科学の議長は、ニュースリリースで述べています。
「その目標に到達するまで、そのようなシステムは、微妙な人種的特性さえも彼らの判断にどのように影響するかについて慎重に展開する必要があります」と、研究に関与していない
class = "ddc-disclaimer"> 免責事項:医学記事の統計データは、一般的な傾向を提供し、個人に関係しません。個々の要因は大きく異なる場合があります。個々のヘルスケアの決定については、常にパーソナライズされた医学的アドバイスを求めてください。
出典:HealthDay
投稿しました : 2025-07-10 06:00
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