Haber

Sağlık hizmetlerinde bir algoritmanın ırkçı eğilimi bulundu – ABD

Irkçı eğilim sağlık hizmetlerinde de etkisini gösteriyor. Amerika Birleşik Devletleri’nde yapılan bir çalışma, ırk yanlılığının hasta randevu sistemindeki etkisini ortaya koydu.

ABD’de her yıl 200 milyon insanın tedavisi için hastaneler ve sigorta şirketleri bilgisayar algoritmalarını kullanıyor. Çalışma, ABD hastaneleri tarafından kullanılan karar verme yazılımlarındaki yaygın ırkçılığı ortaya koyuyor ve düzeltmek için yollar öneriyor.

ABD hastanelerinde hastalara sağlık tedavilerini ayırmak için yaygın olarak kullanılan bir algoritma, sistematik olarak siyahilere karşı ayrımcılık yapıyor. Ziad Obermeyer ve ekibinin çalışması 24 Ekim’de Science‘da yayımlandı.

California Üniversitesi’nden epidemiyolog Milena Gianfrancesso, bu çalışmanın özel olduğunu söyledi. Çünkü, araştırmacılar genellikle tescilli algoritmalara ve bunları tamamen test etmek için gereken hassas sağlık verilerine erişemez. Ancak önceki daha küçük çalışma ve raporlar, adaletten (cezalardan) eğitim ve sağlık hizmetlerine kadar birçok alanda kullanılan algoritmalar ile haksız ve önyargılı kararlar alındığını belgelemişti.

Yeni çalışmaya ilişkin Gianfrancesco, “endişe verici” diyor ve ekliyor: “Hastaların sağlığını gerçekten değerlendirmek için daha iyi bir yola ihtiyacımız var.”

Siyahiler mali olarak yılda 1800 Dolar daha az sağlık hizmeti alıyor

California Üniversitesi’nde makine öğrenimi ve sağlık yönetimi üzerine çalışan Ziad Obermeyer ve ekibi, ek kaynak sağlayan programların etkilerini incelerken, birbiriyle örtüşen insanlar için tıbbi denetimde sorunlarla karşılaştı. Obermeyer ve meslektaşları, büyük bir hastaneden aldıkları verilere ilişkin rutin istatistiksel kontrollerde, siyahi olarak kendini tanımlayan kişilere genellikle diğerlerine göre daha düşük risk puanları verildiğini gördü. Sonuç olarak, siyahilerin daha kişisel bakım sağlayan programlara yönlendirilme ihtimalleri daha az bulundu.

Veri setindeki siyahiler, bilim insanlarının kullandığı ortalama sağlık hizmeti masrafları ile aynı genel sağlık hizmeti masraflarına sahip. Ancak siyahilerde diyabet, anemi, böbrek yetmezliği ve yüksek tansiyon gibi sağlık sorunlarının daha yaygın olduğu göz önüne alındığında sağlık hizmetlerindeki masraflar yeterli görünmemekte.

Birlikte ele alındığında, veriler siyah insanlara verilen hizmetin, aynı sayıda kronik sağlık sorunu yaşayan beyaz insanlara verilen hizmetten yılda ortalama 1.800 ABD Doları daha az olduğunu gösterdi.

İlave hizmetler ile ilgili çalışmada dikkat çeken bir nokta bulunuyor; ilave hizmetlere sevk edilmeden önce, siyahi insanlar beyazlardan daha hasta olmalıydı. İlave yardım almak için algoritmanın atadığı hastaların yalnızca yüzde 17.7’si siyahiydi. Araştırmacılar eğer algoritma tarafsız olsaydı, oranın yüzde 46,5 olacağını hesapladı.

Algoritmalar ile insanların kararları karşılaştırıldı; İnsanlar daha ırkçı

Obermeyer ve ekibi bulgularını algoritmanın geliştiricisine (Optum şirketi) bildirdiğinde, şirket analizlerini tekrarladı ve aynı sonuçları buldu. Obermeyer, algoritmayı geliştirmek için firmaya bir süre yardım etti. O ve ekibi, bir kişinin tıbbi ihtiyaçlarını hesaplamak için kullanılabilecek sağlık maliyetleri dışındaki değişkenleri bulmak için şirketle işbirliği yaptı. Ekip, algoritmayı buna göre düzenledikten sonra analizlerini tekrarladı. Bu değişikliklerin önyargıları yüzde 84 oranında azalttığını buldular.

Optum yaptığı açıklamada araştırmacıları takdir ederken, sonuçların “yanıltıcı” olduğunu düşündüklerini ifade etti. Obermeyer ise hasta randevusunda karar vermek için maliyet tahminini kullanmanın yaygın olduğunu söyledi.

Obermeyer, “Bu, bir algoritma veya bir şirket ile ilgili bir sorun değil. Tüm sistemimizin bu soruna nasıl yaklaştığıyla ilgili bir sorun.” dedi. Ayrıca Obermeyer, algoritma kararları ile insan kararlarının karşılaştırılması gerektiğini belirtti. Ek olarak araştırmacılar, halk sağlığı, ceza hukuku ve eğitimde kullanılan algoritmaları insan karar verme süreçleriyle karşılaştıran yayınlanmamış analizler yaptıklarını açıkladı. Ekip, makine öğrenimi sistemlerinin önyargılı olduğunu ancak insanların daha önyargılı olduklarını vurguladı.

Kaynak;

Nature 

Alakalı İçerikler
Haber

Hayvanlarda eşcinsel davranışlar atalardan kalma olabilir

Haber

Deniz memelilerinde ölümcül bir virüs hızla yayılıyor

Haber

ABD'de elektronik sigara can almaya devam ediyor

HaberÖzel Haberler

YouTube'un popüler Açık Ders Kanalları

Bilim dünyasının son haberlerini kaçırmamak için eposta bültenimize hemen üye olun.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir