А у нас самое большое научное СМИ в Telegram!
Подписаться
  • Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
25.10.2019
София Жаботинская
20 399

В алгоритме для оценки здоровья нашли «расовые предрассудки»

Программное обеспечение, которое должно быть беспристрастным, унаследовало вредные человеческие стереотипы.

Кадр из сериала «Доктор Хаус»
Кадр из сериала «Доктор Хаус»

Ученые из Калифорнийского университета в Беркли совместно с коллегами из Чикаго выяснили, что компьютерные алгоритмы, созданные для исключения предвзятости при оказании медицинской помощи, вместо этого демонстрируют расовые предпочтения. Свою работу авторы опубликовали в Science.

Исследователи проанализировали, как алгоритмы отбирают пациентов для попадания в госпрограмму медицинской поддержки. Предполагается, что это программное обеспечение поможет выделить пациентов с высоким риском здоровью, не руководствуясь человеческими стереотипами, предубеждениями, предрассудками или склонностями. Важно, чтобы нуждающийся в лечении пациент не получал по решению сотрудника отказ из-за «неправильного» пола, расы, образования, религии или образа жизни.

Однако, как показывают работы последнего времени и, в частности, исследование авторов, алгоритмы активно набирают в качестве критериев отбора предубеждения, свойственные людям. Почему так получается? Иногда проблема в подходе к обучению, если речь идет о нейросетях. В случае же, описанном в статье, проблема была в недостатке переменных, которыми оперировала программа.

Ученые рассмотрели данные 43 539 белых пациентов и 6079 чернокожих, которых алгоритм должен был либо поместить в группу людей, которым требуется помощь, либо отказать в ней. Задача перед программой стояла такая: выбрать тех пациентов, кому можно помочь с наибольшей эффективностью соотношения «риск — результат — затраты». Выбор, сделанный компьютером, сравнили с объективными показаниями (учитывающими биомаркеры и жизненные показатели), сделанными вручную без учета расы пациента. Оказалось, при отборе программа показала расовую предвзятость, предпочитая здоровых белых американцев и обходя чернокожих пациентов.

График А (слева) показывает, насколько больше количество хронических болезней у чернокожих пациентов (фиолетовый цвет на графике), чем у белых пациентов (морковный цвет). График B показывает, как предсказания «предвзятого» алгоритма (непрерывная линия) отличаются от предсказаний исправленной программы (штриховая линия) / © Obermeyer, Powers, Vogeli, Mullainathan, Science, 2019.

Исследователи выяснили, что перекос возник из-за ошибки при построении алгоритма отбора. Чернокожее население при современном состоянии здравоохранения в США хуже обеспечивалось медпомощью и, как следствие, в среднем имеет худшее состояние здоровья. В результате, учитывая сопутствующие заболевания и зачастую большую запущенность основных недугов, раса в алгоритмах программы становится сцепленной с худшими прогнозами и большей стоимостью лечения.

«Сами по себе алгоритмы не являются ни хорошими, ни плохими. Это просто вопрос заботы о том, как они построены. В этом случае проблема в высшей степени решаема, и по крайней мере один производитель [программного обеспечения], кажется, работает над исправлением. Мы призываем других сделать это», — поясняет автор работы профессор Сендхил Малленатан. Внеся в алгоритмы больше переменных — например, учитывающих снижение последующих затрат на лечение за счет небольших расходов на профилактику, — ученые получили нормальное расовое распределение пациентов, прошедших отбор.

По словам исследователей, это показывает, что важно учитывать все факторы при принятии решений, чтобы не получать нежизнеспособные методы оценки. Необходимы регулярные проверки, которые помогут устранять ошибки в вычислениях. «Для алгоритмов, как и для медицины, мы бы предпочли предотвращать проблемы, а не лечить их», — шутит ведущий автор работы Зиад Обермейер.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 13:47
Алиса Гаджиева

На юге Ирака идут раскопки Лагаша — одного из самых ранних крупных городов мира. Исследователи уже обнаружили городские кварталы и выделили отдельные общественные здания, в том числе древнешумерское кафе.

Вчера, 12:49
Сергей Васильев

Миниатюрный и крошечный робот, напоминающий семя одуванчика, может переноситься ветром и опылять растения. А за счет использования «умного» полимера его полетом можно управлять, подсвечивая лазерным лучом.

7 часов назад
Анна Новиковская

Каждый рыбак в Северной Америке мечтает поймать гигантскую щуку, но мало кому это удается. И ученые выяснили: все дело в размере и характере животного.

25 января
Василий Парфенов

Пока фанаты SpaceX увлеченно следят за достижениями компании, астрономы грустно наблюдают, как их работа становится сложнее с каждым запуском спутников Starlink. Прогресс не проходит без жертв. Поэтому различные научные ассоциации ищут способы снизить негативное влияние множества новых рукотворных объектов в околоземном пространстве на качество данных, получаемых телескопами. Некоторые решения со стороны выглядят экстремальными — например, теперь лазеры для корректировки адаптивной оптики можно не выключать, если в поле зрения есть спутник Starlink. А это десятки ватт излучения!

28 января
Анна Новиковская

Сегодня популяции многих видов пчел в упадке, и британские исследователи предложили еще один способ спасти этих насекомых: превратить часть кирпичей в стенах домов в «мини-ульи».

28 января
Сергей Васильев

Венерины мухоловки регистрируют до пяти стимуляций чувствительных волосков, чтобы захлопнуть свою ловушку и начать переваривание. Но уникальный мутант Dyscalculia не может «считать» даже до двух. Ученые показали, что это связано с нарушением восприятия ионов кальция.

10 января
Алиса Гаджиева

Исследователи, изучающие систему обороны Великой стены, обнаружили следы более 130 секретных сквозных проходов и полагают, что это только начало.

25 января
Василий Парфенов

Пока фанаты SpaceX увлеченно следят за достижениями компании, астрономы грустно наблюдают, как их работа становится сложнее с каждым запуском спутников Starlink. Прогресс не проходит без жертв. Поэтому различные научные ассоциации ищут способы снизить негативное влияние множества новых рукотворных объектов в околоземном пространстве на качество данных, получаемых телескопами. Некоторые решения со стороны выглядят экстремальными — например, теперь лазеры для корректировки адаптивной оптики можно не выключать, если в поле зрения есть спутник Starlink. А это десятки ватт излучения!

5 января
Александра Медведева

Биологи показали, что нейронные сети гиппокампа, ответственные за пространственное восприятие, изменяются не линейным образом, а в соответствии с гиперболической геометрией. То есть мозг представляет пространство в форме расширяющихся песочных часов. Результаты исследования могут иметь значение для лучшего понимания различных нейродегенеративных расстройств.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: