«سن صورت» درباره سلامت انسان چه میگوید؟
رأی دهید
به عنوان مثال، یک بیمار 90 ساله مبتلا به سرطان به نام لو ماگلانر توسط سنصورت به عنوان فردی با پروفایل سلامتی 66 ساله شناخته شد، که تصمیم پزشکان برای ادامه درمان تهاجمی را تقویت کرد.
مدل سنصورت با استفاده از هزاران عکس آموزش دیده و در پیشبینی نرخ بقای بیماران سرطانی بهتر از پزشکان عمل کرده است. محققان تصور میکنند که چنین ابزارهایی میتوانند بخشی از ارزیابیهای استاندارد پزشکی شوند، و امکان شخصیسازی درمان بر اساس سن زیستی به جای سن تقویمی را فراهم کنند.
هوش مصنوعی در حال حاضر پیشرفتهایی در مراقبتهای بهداشتی داشته و در تشخیص بیماریهایی مانند کووید-19، پارکینسون و اوتیسم با استفاده از دادههای تصویری و ویدیویی کمک کرده است. با این حال، این پیشرفتها نگرانیهایی را درباره حریم خصوصی و دقت و بایاس ایجاد کردهاند.
به عنوان مثال، ابزارهای هوش مصنوعی اغلب به مجموعه دادههایی متکی هستند که ممکن است تنوع جمعیتی کافی را نشان ندهند، و خطر تولید دادههای نادرستی را به دنبال داشته باشند که میتوانند نابرابریهای بهداشتی موجود را تداوم بخشند.
تحقیقات نشان دادهاند که ویژگیهای صورت مانند کوچک شدن پیشانی و افتادگی چشمها با افزایش سن و نتایج سلامتی مرتبط هستند. پیری تندتر با سلامتی بدتر مرتبط است، در حالی که افراد جوانتر اغلب نشانگرهای زیستی خونی سالمتری دارند. با این حال، کارشناسان هشدار میدهند که این الگوریتمها قبل از استفاده گسترده نیاز به بهبود و تأیید بیشتری دارند.
استفاده نادرست یا تأکید بیش از حد بر پیشبینیهای هوش مصنوعی میتواند منجر به پیامدهای ناخواسته مانند تغییر مسیر درمان پزشکان بر اساس پیشبینیهای نادرست یا بایاسدار شود. در نهایت، ابزارهایی مانند سنصورت پیش از پیوستن کامل به پروسه پزشکی باید چالشهای اخلاقی، فنی و فراگیری را پشت سر بگذارند.
