تبعیض سنی در طراحی الگوریتم‌های مربوط به هوش مصنوعی

در وبینار هوش مصنوعی و سالمندی مطرح شد که بر اساس گزارش سازمان بهداشت جهانی از آن‌جایی‌که سالمندان کم‌تر از تکنولوژی‌های جدید استفاده می‌کنند، ممکن است در طراحی الگوریتم‌های مربوط به هوش مصنوعی به نیازهای آنان کمتر توجه شود. از آن‌جایی‌که هم‌اکنون خدمات‌رسانی به این گروه از جامعه نمی‌تواند به‌صورت قانع‌کننده، اختصاصی در نظر گرفته شود، می‌تواند نمایان‌دهنده تبعیض سنی در این زمینه باشد.

کد خبر: ۶۶۰۰۸۹

تاریخ: ۰۹ مهر ۱۴۰۲ - ۱۴:۱۸

به گزارش ایران اکونومیست، دکتر محمدرضا لک‌پور، سرپرست معاونت پژوهشی جهاد دانشگاهی علوم پزشکی شهید بهشتی در وبینار هوش مصنوعی و سالمندی که گروه پژوهشی سلامت سالمندی جهاد دانشگاهی علوم پزشکی شهید بهشتی برگزار شد، ضمن تبریک روز جهانی سالمند، با بیان اهمیت و ضرورت توجه به سالمندان و مسائل مرتبط با سالمندی، اظهار کرد: باتوجه‌ به اهمیت بحران‌های جمعیتی در کشور و سرعت افزایش آن به سوی سالمندی، نیاز است که متخصصان و صاحب‌نظران به این مسأله ورود جدی‌تری پیدا کنند.

وی با بیان این‌که حدود ۶۰ درصد از هزینه‌های درمانی را سالمندان به خود اختصاص می‌دهند، اظهار کرد: این سرانه درمانی، بار سنگینی را برای خانواده‌ها و  سیستم‌های درمانی، بیمه‌ها و ... دارد. همچنین هم‌اکنون منابع کمی برای خدمات‌دهی مراقبتی و بهداشتی - درمانی از نهادهای دخیل در نظر گرفته شده است که نیاز سالمندان را برطرف نمی‌کند.

لک‌پور با بیان این‌که امروزه استفاده از فناوری‌های روز دنیا ابزارهای مؤثر و ضروری در پیشگیری و مدیریت بیماری‌ها به‌ویژه در مراحل ابتدایی است، گفت: هوش مصنوعی یکی از این ابزارهاست که استفاده از آن می‌تواند به طور مؤثری بر تعامل و عملکردهای شناختی سالمندان تأثیر بگذارد و ضمن افزایش استقلال و ایمنی، رضایتمندی را در سالمندان و خانواده‌های آنان فراهم کند.

وی در پایان با تأکید بر اهمیت خدمات‌رسانی به سالمندان، تصریح کرد: جهاد دانشگاهی علوم پزشکی شهید بهشتی بر اساس مأموریت و رسالت سازمانی خود گام‌های مؤثری را در ارتقای خدمات‌رسانی سلامت سالمندی برداشته است و سعی شده با برگزاری نشست‌ها و وبینارهای تخصصی، بحران‌های مرتبط با این موضوع را با هم‌فکری خدمات‌دهندگان و متخصصان حوزه‌های مرتبط بررسی کند.

در ادامه دکتر آریا همدانچی، پژوهشگر حوزه سلامت سالمندی به اهمیت هوش مصنوعی در حیطه‌های مختلف سالمندی و مشکلات و بحران‌های استفاده سالمندان از هوش مصنوعی پرداخت.

وی با اشاره به استدلال‌های علمی جدید در مورد تکنیک‌های نوی یادگیری عمیق، اظهار کرد: تکنیک‌های جدید یادگیری عمیق می‌تواند به توسعه پیش‌بینی‌کننده‌های سالخوردگی در سطحی کمک کنند که دستاوردهای آن با تکنیک‌های قبلی و سنتی قابل‌مقایسه نباشد. برای مثال بیومارکرهایی را که هوش مصنوعی شناسایی کرده، می‌تواند یک مدل علیتی جامع را به صورتی تهیه کند که در برگیرنده فاکتورها و مکانیسم‌های مهم دخیل در سالمندی سلولی باشند.

همدانچی با بیان این‌که توسعه هوش مصنوعی می‌تواند بحران‌هایی را نیز برای سالمندان به دنبال داشته باشد، افزود: بر اساس نتایج مطالعه‌ای در سال ۲۰۲۳، بخشی از آن با نام «تبعیض سنی در فناوری اجتماعی» معرفی شده است، تبعیض سنی نه‌تنها در طراحی هوش مصنوعی بلکه در درک، اجرا، به‌کارگیری و انتخاب متخصصان سالمندشناسی و پرسنل درمورد آن به‌خصوص در برنامه‌های نگهداری طولانی‌مدت سالمندان رخنه کرده است.

وی ادامه داد: بر اساس گزارش سازمان بهداشت جهانی از آن‌جایی‌که سالمندان کم‌تر از تکنولوژی‌های جدید استفاده می‌کنند، ممکن است در طراحی الگوریتم‌های مربوط به هوش مصنوعی به نیازهای آنان کمتر توجه شود. از آن‌جایی‌که هم‌اکنون خدمات‌رسانی به این گروه از جامعه نمی‌تواند به‌صورت قانع‌کننده، اختصاصی در نظر گرفته شود، می‌تواند نمایان‌دهنده تبعیض سنی در این زمینه باشد.

دکتر همدانچی در ادامه به راهکارهای سازمان بهداشت جهانی برای افزایش بهره‌مندی سالمندان از هوش مصنوعی و پرهیز از تبعیض سنی اشاره کرد و گفت: این راهکارها شامل طراحی مشارکتی هوش مصنوعی با سالمندان، مسؤولیت‌پذیری تیم داده‌های علمی از نظر توجه به تفاوت‌های سنی و تدارک داده‌های جامع و متعادل، جمع‌آوری داده‌های دربرگیرنده ملاحظات سن، سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها و سواد دیجیتال برای سالمندان و خدمات‌دهندگان مراقبت سلامت، رعایت حق انتخاب و رضایت سالمندان در استفاده از تکنولوژی‌ها، امکان‌پذیر بودن نقد و بیان توصیه‌، برقراری چارچوب و قانون‌های دولتی برای توانمندسازی و کار با سالمندان، توسعه تحقیقات و نیز تقویت فرایندهای اخلاق است.

در ادامه این وبینار، دکتر فرشته رضایی، دیگر پژوهشگر حوزه سلامت سالمندی به بحث غربالگری و پیشگیری با بهره‌گیری از هوش مصنوعی در سالمندی پرداخت و گفت: طب پیشگیرانه به بیماران کمک می‌کند تا از شروع بیماری جلوگیری کند یا پیشرفت بیماری را کند کرده و احتمال ابتلا به عوارض شدید را کاهش دهد.