[تخطى الى المحتوى]

تحسين العدالة الصحية خوارزمية واحدة في كل مرة

تُستخدم البيانات والخوارزميات بشكل متكرر في صناعة الرعاية الصحية لتحديد السكان الذين قد يستفيدون من إدارة الرعاية المتخصصة. يمكن للبرامج القائمة على البيانات التي تستخدم الخوارزميات تحسين إدارة المرض والنتائج الصحية وتقليل تكلفة الرعاية. لديهم أيضًا القدرة على إزالة التحيز من صنع القرار البشري عندما يتعلق الأمر بالحصول على الرعاية. 

ولكن ماذا يحدث عندما تكون الخوارزمية نفسها متحيزة؟ أظهرت الأبحاث الحديثة أن الخوارزميات في الرعاية الصحية[1] وغيرها من المجالات[2] يمكن أن يُظهر تحيزًا ضد مجموعات سكانية معينة بسبب العنصرية النظامية التي تنعكس في البيانات المستخدمة لإنشاء هذه الحسابات المستندة إلى الكمبيوتر. في الرعاية الصحية على سبيل المثال ، غالبًا ما يُعتمد على البيانات المتعلقة بالتكلفة والاستفادة من الرعاية كمؤشر على شدة المشكلة. ومع ذلك ، تظهر الدراسات أن السود ، والسكان الأصليين ، والأشخاص الملونين (BIPOC) يستهلكون عادة الرعاية الصحية بمعدلات أقل من البيض غير اللاتينيين على الرغم من وجود حالة صحية مماثلة.[3] في هذا المثال ، يمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط على الاستخدام أو المؤشرات المستندة إلى التكلفة إلى استمرار التحيز من خلال عدم الاعتراف بالقضايا الصحية في مجموعات BIPOC.

في الآونة الأخيرة ، شرعت Beacon Health Options و Connecticut Behavioral Health Partnership (CT BHP) في مشروع مدته 14 شهرًا يهدف إلى تحسين صحة ورفاهية متلقي Medicaid المشردين من خلال توفير دعم الإسكان والوصول إلى قسائم الإسكان الممولة من الدولة. تم اختبار حل الخوارزمية الأول الخاص بهم وكشف عن تحيز من شأنه أن يؤدي إلى عدم اختيار أفراد من أصل إسباني للمشاركة في برنامج خدمات دعم الإسكان والمشاركة في كونيتيكت (CHESS). شرع فريق Beacon ، بقيادة نائب الرئيس الأول للتحليلات والابتكار ، الدكتور روبرت بلانت وعالمة الأبحاث الصحية الدكتورة كريستا نعوم ، في تطوير خوارزمية جديدة للتخفيف من الإنصاف وتحسينه.

استخدمت الخوارزمية الأولية لـ CHESS بيانات عن الإقامة في المستشفى ومؤشرات الاستخدام الأخرى. وجدت منارة أن هذه الخوارزمية انتقيت أكثر من اللازم من البيض غير اللاتينيين والأشخاص الذين تم اختيارهم بشكل ناقص من ذوي الأصول الأسبانية. نما التحيز بشكل أكبر عندما تم تضمين وفورات التكلفة. 

لتحسين الإنصاف ، حوّل علماء البيانات لدينا تركيزهم إلى مؤشر الاعتلال المشترك القائم على التشخيص ، والذي يستخدم للتنبؤ بالأشخاص الأكثر عرضة للإصابة بمرض خطير أو الوفاة في العام المقبل. قلل هذا النهج التحيز بشكل كبير ولكن ليس بدرجة كافية. وجدت منارة أن الأشخاص ذوي الأصول الأسبانية لا يزالون أقل احتمالية لأن يتم اختيارهم لإدراج البرنامج ، مما يشير إلى الحاجة إلى تعديلات أخرى على الخوارزمية.

للتأكد من أن السكان الذين تم اختيارهم من خلال الخوارزمية يشبهون إلى حد كبير إجمالي السكان الذين يعانون من التشرد ، تم تضمين عدد الأيام التي قضاها العضو في المأوى طوال حياته. باستخدام هذا النهج ، د. وجد بلانت ونعوم أن التركيب العرقي / العرقي للأعضاء الذين يجتازون الخوارزمية يشبه إلى حد كبير إجمالي السكان عندما تم اختيار أولئك الذين أمضوا أيامًا أكثر في الملجأ طوال حياتهم.

إن عمل Beacon مع CT BHP مستمر ، وهو مجرد مثال واحد على الخطوات التي نتخذها لتحسين المساواة بين الفئات السكانية الضعيفة. لمعرفة المزيد عن د. عمل بلانت ونعوم على إزالة التحيز بنجاح من الخوارزميات ، بما في ذلك ما يجب فعله وما يجب تجنبه ، ووضع خطط لحضور جلسة الملصقات في المؤتمر الوطني للمجلس الوطني للرفاهية العقلية ، ناتكون 2022، في واشنطن العاصمة يوم الاثنين 11 أبريل. وستتضمن جلستهم ما يلي:

  • مراجعة مختصرة للأدبيات تتحدث عن وجود تحيز في الخوارزميات
  • المقاييس المستخدمة بشكل شائع لتحديد المجموعات السكانية المتخصصة التي قد تكون عرضة لإدخال التحيز
  • كيفية اختبار التحيز في الخوارزميات
  • المخاطر المرتبطة بأساليب معينة لتخفيف التحيز يمكن اعتبارها تمييزية
  • كيف يمكن لدمج مؤشرات المحددات الاجتماعية للصحة أن يساعد في التخفيف من التحيز
  • أمثلة من العالم الحقيقي للخوارزميات التي تضخم وتحد من التحيز في اختيار العميل أو العضو

[1] Obermeyer et al.، Science 366، 447–453 (2019) تشريح التحيز العنصري في خوارزمية تُستخدم لإدارة صحة السكان

[2] نيويورك تايمز ، 7 كانون الأول (ديسمبر) 2020 - حتى الخوارزميات غير الكاملة يمكنها تحسين نظام العدالة الجنائية ، و 7 فبراير 2020 - خوارزمية تمنح الحرية أو تبتعد عنها

[3] تم سحب المطالبات لمدة عام واحد ، مما سمح بفجوة لمدة أربعة أشهر ، بدءًا من الشهر الذي تم فيه تحميل بيانات HMIS. تم سحب البيانات بغض النظر عن عدد الأيام التي كان فيها العضو مؤهلاً للحصول على برنامج Medicaid خلال تلك السنة.


لا تعليقات

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول المطلوبة محددة *
لن يتم نشر التعليقات غير الملائمة و / أو التي لا تتعلق بالموضوع الحالي المطروح.

رابط علوي
arالعربية