O algoritmo da saúde inclinado contra achados pretos dos indivíduos estuda

Um estudo novo revelou que geralmente e o algoritmo amplamente utilizado dos cuidados médicos pode ser inclinado contra pretos e pode os negar do tratamento médico vital. O estudo intitulado, “polarização racial de dissecação em um algoritmo usado para controlar a saúde das populações,” foi publicado esta semana na introdução a mais atrasada da ciência do jornal.

Crédito de imagem: SeaRick1/Shutterstock
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O autor principal Ziad Obermeyer, um professor adjunto activo no University of California, Berkeley diz sem nomear o algoritmo que “quase cada grande sistema de saúde” usa presentemente este algoritmo para seu tratamento e este inclui as instituições assim como seguradores principais. Disse, “esta é uma característica sistemática da maneira mais ou menos todos nas aproximações do espaço este problema.” De acordo com o estudo sobre 200 milhões de pessoas e seus cuidados médicos venha sob o patrocínio deste algoritmo.

Os autores do estudo explicaram que a maioria de fornecedores de serviços de saúde usam este algoritmo para seleccionar pacientes e triagem eles para cuidados médicos e intervenções do risco elevado. Aqueles com comorbidities complexos e doenças sérias são seleccionados pelo algoritmo para o tratamento e a intervenção. Estes indivíduos são orelha marcada e podem receber mais atenção dos fornecedores de serviços de saúde. Estes indivíduos obtêm nomeações da prioridade com doutores e obtêm cuidados de enfermagem dedicados. Para o sistema de saúde, explicado os autores do estudo, este tipo do algoritmo salvar milhões e igualmente assegura-se de que esses que a maioria de necessidade o serviço e abastecido a primeiramente. Isto assegura a melhor e utilização a melhor dos recursos.

A fim seleccionar estes pacientes, o algoritmo utiliza dados de custo de acordo com cada um dos pacientes e este dá-lhes uma ideia justa sobre a necessidade do paciente. De acordo com os autores do estudo, sua pesquisa encontra que os indivíduos do preto têm um acesso mais deficiente aos cuidados médicos no primeiro lugar. Isto significa que menos é gastado em sua saúde. O algoritmo pôde assim faltar estes indivíduos porque não estão entre os pacientes que são mais caros ao sistema de saúde. A equipe explica que a discrepância do acesso desigual aos cuidados médicos não está endereçada assim pelo algoritmo universal usado e aceitado isto. Obermeyer disse, o “custo é um proxy razoável para a saúde, mas é inclinado, e essa escolha é realmente o que introduz de viés no algoritmo.”

Sendhil Mullainathan, um professor da computação e da ciência comportável na escola da cabine da Universidade de Chicago do negócio e no autor do estudo, disse em uma indicação, “é verdadeiramente inconcebível a mim que qualquer um algoritmo outro não sofre deste. Eu sou esperançoso que este faz com que a indústria inteira diga, ` oh, meu, we've consegui fixar isto.' ”

De acordo com seus resultados, a equipe notou que presentemente o serviço e a atenção adicionais dos cuidados médicos estão recebidos por 17,7 por cento da população preta. Se os custos de linha de base poderiam ser trazidos na paridade com a população branca, 46,5 por cento dos pacientes pretos precisariam de estar na lista do cuidado especial. A equipe olhou 3,7 milhão indivíduos e como o algoritmo os classificou para seu estudo. Encontraram que o preto gastou $1.800 menos em custos médicos pelo ano do que os pacientes brancos quando ambos os indivíduos tiveram o mesmo número de doenças crónicas.

De acordo com Obermeyer, há muitas disparidades entre uma pessoa individual e preta branca em termos da despesa dos cuidados médicos. A perda de trabalho, pobreza da linha de base, cortes de pagamento devido às terras da saúde é todos os contribuinte à disparidade que disse. Adicionou, “lá é apenas milhão maneiras em que a pobreza faz difícil alcançar cuidados médicos.” A polarização em termos dos doutores que tratam pacientes pretos igualmente entra o jogo que disse.

Obermeyer adicionou contudo que este problema não é unsolvable e poderia facilmente ser remediado. Disse, “que diagonal é fixável, não com dados novos, não com um tipo novo, mais extravagante da rede neural, mas realmente apenas mudando a coisa que o algoritmo é supor prever.” Disse que o algoritmo precisa de se centrar sobre resultados da saúde de todos os pacientes um pouco do que custados apenas. Isto podia resolver este problema da disparidade. Concluiu, “com essa muita atenção a como nós treinamos algoritmos que nós podemos obter muitos seus benefícios, mas minimiza o risco de polarização.”

Em um artigo de acompanhamento com o estudo, Ruha Benjamin, um professor adjunto de estudos do afro-americano na Universidade de Princeton, falou sobre a história de Henrietta falta. Lacks era uma matriz afro-americano nova com cancro do colo do útero cujas as pilhas cervicais jorram usado para a pesquisa biomedicável sem seu conhecimento ou consentem. “Eu sou golpeado por quantos povos ainda pensam que o racismo sempre tem que ser intencional e abastecido pela malícia. Não querem admitir os efeitos racistas da tecnologia a menos que puderem localizar o boogeyman intolerante atrás da tela,” Benjamin disseram.

Journal reference:

Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations Ziad Obermeyer, Brian Powers, Christine Vogeli, Sendhil Mullainathan, Science 25 Oct 2019: Vol. 366, Issue 6464, pp. 447-453 DOI: 10.1126/science.aax2342, https://science.sciencemag.org/content/366/6464/447

Dr. Ananya Mandal

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Dr. Ananya Mandal

Dr. Ananya Mandal is a doctor by profession, lecturer by vocation and a medical writer by passion. She specialized in Clinical Pharmacology after her bachelor's (MBBS). For her, health communication is not just writing complicated reviews for professionals but making medical knowledge understandable and available to the general public as well.

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