これの1つの側(cè)面は、女性の健康が含まれるものに関する限られた視點であり、女性の體が男性の體とは異なるユニークな方法に焦點を當(dāng)てていないことです。

ニューヨーク科學(xué)アカデミーの記事は、これらの矛盾のいくつかを強調(diào)しています。女性は通常、1990年代半ばまで醫(yī)學(xué)研究に含まれていなかったため、多くの場合、女性が診斷に長い時間がかかるか、より少ない研究を受けるのに長い時間がかかることがあるということです。

Brooke Grindlingerは、2024年にSXSWのパネルについて議論します。これは、女性に関するこの臨床研究のどれだけが、生殖の健康に関連する特定の狹い用途に限定されているかについて説明しました。

「それ以上の女性の健康には非常に多くのことがあります」と、Convergent VenturesのパネリストでありゼネラルパートナーであるMD Christina Jenkinsは言いました。 「私たちは「女性の健康」を特定の実踐と考えています。女性に固有のものに焦點を當(dāng)てています。女性はそれらの生殖器官と[関連する狀態(tài)]であるだけでなく、女性に不釣り合いに…または異なる女性に影響を與えます?！?/p>

癌研究を超えて

もちろん、AIはマンモグラフィへのより良い診斷と新しいアプローチももたらしました。モーリーン?サラモンは、ハーバード?ヘルスの出版で乳がんの応用について書いています。

また、ウェアラブルに由來する膨大な量のデータや、それらがどのように貢獻(xiàn)できるかについてのアイデアにも焦點を當(dāng)てています。

「今後數(shù)年間で、AIは個別の乳がんリスク評価スコアを生成できる可能性があります。これは、個々の女性の病気のリスクのより詳細(xì)な狀況を提供します」とサラモンは書いています。 「現(xiàn)在、女性の乳がんのリスクは、年齢、民族性、乳がんの家族歴、乳房生検の歴史、乳房密度、最初に月経期間があった場合、そして子供を持つ人にとっては、最初に出産したときの乳房密度などの要因について尋ねるアンケートを使用して計算されています。

最近のTEDトークで、リリー?ジャンジギアンは、ここMITで女性の健康に取り組んでいる方法のいくつかを調(diào)べました。

私たちは、AIとの臨床的改善に人々が興奮している最近の會議やイベントでこれについて多くのことを聞いてきました。しかし、Janjigianの話はユニークです。彼女がTEDの話で指摘しているように、彼女はMITのスポーツチームにいて、結(jié)局のところストレス骨折を開発しました。それから彼女は周りを見回して、なぜこれらの負(fù)傷率が女性のアスリートの間で非常に高いのかと尋ねました。

（ゲッティイメージ：女性アスリート）

その結(jié)果、女性の健康がそれに値する注目を集めているかどうかに焦點を當(dāng)てました。

「私たちは女性の健康について多くを知りません」と彼女は言いました。マッキンゼーの統(tǒng)計を參照して、女性の癌での仕事を超えて、女性の健康を検討する醫(yī)學(xué)研究の1％未満が女性の健康を検討しています。 「これは、女性にとって本當(dāng)に不公平な結(jié)果になります。」

その後、彼女は、新しい技術(shù)で女性の健康を探ることに焦點を當(dāng)てている機械學(xué)習(xí)オフィス（こちらをチェックしてください）を通じてMITの女性醫(yī)學(xué)を見つけました。そして、Janjigianが指摘したように、子宮內(nèi)膜癥のようなものの大規(guī)模なデータセットのパターンを調(diào)べました。

彼女は、科學(xué)者が遺伝データ、生物學(xué)的データ、癥狀の3つのデータをグループ化する方法を示し、診斷と患者ケアのためにそれらをまとめることができました。

「AIは最終的に、私たちが過去に答えることができなかった女性の健康について女性の健康について質(zhì)問させてもらえます。それで、なぜ私たちはできる限りどこにでも展開しないのですか？」

制限に対処します

Janjigianが示唆した答えは、ある意味ではAIが完璧な解決策ではないということです。

彼女は、間違ったアプローチでバイアスを永続させることができると彼女は指摘した。

「AIシステムは、私たちが何を大切にするかを反映しているので、私たちが最初からその一部を確実にすることを確認(rèn)しましょう」と彼女は言いました。

AIの力についてもっと

良い研究では意図的なアプローチが必要ですが、ここでAIが役立つと思うもう一つの理由があります

それは注意メカニズムと、伝統(tǒng)的な研究がどのように機能したかに関係しています。 Stephen Wolframは、AIの注意が人間の注意とどのように異なるか、それがAIツールを使用することを意味することについて話すのが好きです。

それに照らして、上記の専門家は格差、つまり人間の研究が男性の問題と男性の健康にどのように焦點を合わせているかについて話します。

さて、AIデータを使用している場合、入ってくるデータセットに取り組んでいます。そのため、バイアスを減らし、一般的なヘルスケア、特に女性の健康に幅広いレンズをもたらす機會があります。

言い換えれば、AIが放射線診斷で素晴らしい仕事をさせたのと同じ能力は、特定の狀態(tài)が女性にどのように影響するかに焦點を合わせるのに役立つ可能性があり、女性の臨床試験と結(jié)果として生じる解決策の非常に大きな調(diào)査があります。

これは多くの人々が興奮していることであり、これらのソリューションを私たちの生活に統(tǒng)合し続けているので、私たちは見続けるべきです。

以上がAIは女性のヘルスケアに革命をもたらすことができます。これがその方法ですの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。