Ein Aspekt davon ist eine begrenzte Perspektive auf das, was die Gesundheit von Frauen umfasst - und ein historischer Mangel an Fokus auf die einzigartigen M?glichkeiten, wie Frauenk?rper sich von den M?nnern unterscheiden.

In einem Artikel der New York Academy of Sciences wird einige dieser Unstimmigkeiten hervorgehoben-dass Frauen in vielen F?llen in vielen F?llen in der Regel erst Mitte der neunziger Jahre in der medizinischen Forschung einbezogen wurden, und dass Frauen h?ufig eine Diagnose erhalten, und dass bestimmte Bedingungen, die Frauen h?ufiger für Frauen h?ufiger dauern, eine lange Zeit, um weniger Forschung zu diagnostiziert oder zu erhalten.

Brooke Grindlinger diskutiert 2024 ein Gremium in SXSW, in dem sich die klinischen Forschung zu Frauen befasst hat, die auf spezifische und enge Anwendungen in Bezug auf die reproduktive Gesundheit beschr?nkt waren.

"Die Gesundheit von Frauen hat so viel mehr als das", sagte Christina Jenkins, MD, eine Diskussionsteilnehmerin und Generalpartnerin von Convergent Ventures. "Wir betrachten die Gesundheit von Frauen als eine spezifische Praxis ... konzentriert sich auf Dinge, die für Frauen einzigartig sind, n?mlich die reproduktiven Organe und [damit verbundenen Bedingungen], aber auch Bedingungen, die Frauen überproportional… oder unterschiedlich betreffen."

Jenseits der Krebsforschung

Natürlich hat AI auch eine bessere Diagnose und neue Ans?tze zur Mammographie mitgebracht: Maureen Salamon schreibt bei Harvard Health Publishing über Anwendungen für Brustkrebs und erkennen an, dass dies weit entfernt von dem einzigen Aspekt der Gesundheit von Frauen ist, der mit den neuen Technologien untersucht wird.

Es liegt auch auf die gro?e Menge an Daten, die von Wearables stammen, und Ideen, wie sie dazu beitragen k?nnen.

?In den kommenden Jahren kann KI m?glicherweise personalisierte Bewertungswerte für Brustkrebsrisiko erstellen, die ein detaillierteres Bild des Risikos einer einzelnen Frau für die Krankheit bieten“, schreibt Salamon. ?Derzeit werden Brustkrebsrisiken von Frauen unter Verwendung von Frageb?gen berechnet, die nach Faktoren wie Alter, ethnischer Zugeh?rigkeit, Familiengeschichte von Brustkrebs, Brustbiopsiegeschichte, Brustdichte, als sie zum ersten Mal eine Menstruationsperiode hatten, und - für diejenigen, die Kinder haben -, wie alt sie zum ersten Mal hatten, beeinflussen. Alle diese Probleme k?nnen das Brustkrebsrisiko beeinflussen.“

In einem kürzlich von TED gesprochenen Gespr?ch übergab Lily Janjigian einige M?glichkeiten, wie wir hier am MIT die Gesundheit von Frauen ansprechen.

Wir haben in jüngsten Konferenzen und Veranstaltungen, bei denen die Menschen über klinische Verbesserungen mit KI begeistert sind, viel darüber geh?rt. Aber Janjigians Geschichte ist einzigartig - wie sie in ihrem Ted Talk betont, war sie in einem Sportteam am MIT und entwickelte schlie?lich Stressfrakturen. Dann sah sie sich um und fragte, warum diese Verletzungsraten bei Sportlerinnen so viel h?her waren.

(Getty Image: Eine Sportlerinnen)

Das Ergebnis war ein Fokus darauf, ob die Gesundheit von Frauen die Aufmerksamkeit auf sich zieht, die sie verdient.

"Wir wissen nicht viel über die Gesundheit von Frauen", sagte sie und bezog sich auf eine Statistik von McKinsey, dass weniger als ein Prozent der medizinischen Forschung die Gesundheit von Frauen untersucht, die über die Arbeit an weiblichen Krebserkrankungen hinausgehen. "Dies endet (führt zu) wirklich unfairen Ergebnissen für Frauen."

Dann fand sie die weibliche Medizin von MIT durch maschinelles Lernbüro (siehe hier drau?en), wo der Fokus darauf liegt, die Gesundheit von Frauen mit der neuen Technologie zu erkunden, und wie Janjigian hervorgeht und Muster in gro?en Datens?tzen für Dinge wie Endometriose betrachtete.

Sie zeigte, wie Wissenschaftler drei Datenelemente von Daten gruppieren k?nnen: genetische Daten, biologische Daten und Symptome - und diese für die Diagnose und Patientenversorgung zusammenbringen.

"KI kann uns endlich Fragen zu Frauen über die Gesundheit von Frauen lassen, die wir in der Vergangenheit nicht beantworten konnten. Warum gehen wir also nicht überall, wo wir k?nnen?"

Einschr?nkungen adressieren

Die Antwort, schlug Janjigian vor, dass KI in gewisser Weise keine perfekte L?sung ist.

Es kann die Verzerrung mit dem falschen Ansatz aufrechterhalten.

"KI -Systeme spiegeln sich wider, was und wer wir sch?tzen, also stellen wir sicher, dass wir alle von Anfang an Teil davon sind", sagte sie.

Mehr über die Kraft von Ai

Gute Forschungsforschung erfordert einen absichtlichen Ansatz, aber ich denke, dass die KI hier hilfreich sein wird

Es hat mit dem Aufmerksamkeitsmechanismus und der Funktionsweise der traditionellen Forschung zu tun. Stephen Wolfram zum einen spricht gern darüber, wie sich die Aufmerksamkeit der KI von der des Menschen unterscheidet und was dies für unsere Verwendung von KI -Tools bedeutet.

In Anbetracht dessen sprechen die oben genannten Experten über die Unterschiede - wie sich die menschliche Forschung auf die Probleme der M?nner und die Gesundheit von M?nnern konzentriert hat.

Wenn Sie KI -Daten verwenden, arbeiten Sie an den eingehenden Datens?tzen. Es gibt also die M?glichkeit, die Voreingenommenheit zu reduzieren und ein breiteres Objektiv für die Gesundheitsversorgung im Allgemeinen und die Gesundheit von Frauen im Besonderen zu bringen.

Mit anderen Worten, die gleichen F?higkeiten, die KI in der Radiologie -Diagnose gro?artige Arbeit leisten k?nnen, k?nnen dazu beitragen, sich darauf zu konzentrieren, wie sich bestimmte Erkrankungen auf Frauen auswirken, mit wirklich gro?artigen Umfragen weiblicher klinischer Studien und resultierender L?sungen.

Darauf sind viele Menschen begeistert, und wir sollten weiter zuschauen, wenn wir diese L?sungen weiterhin in unser Leben integrieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI kann die Gesundheitsversorgung von Frauen revolutionieren - hier ist wie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!