Un nuovo studio svela come i modelli di IA utilizzati per analizzare immagini mediche potrebbero produrre diagnosi meno accurate per donne e persone nere. La ricerca, condotta presso il MIT, ha rivelato che tali modelli di IA, sebbene capaci di previsioni avanzate sull’etnia dei pazienti, spesso utilizzano scorciatoie demografiche, compromettendo la precisione nelle diagnosi.
“Questo studio evidenzia la complessa interazione tra IA ed equità nelle cure mediche”, afferma Marzyeh Ghassemi, una delle autrici principali. Strategie innovative di “debiasing” mostrano promettenti miglioramenti, ma l’efficacia può variare tra diversi gruppi di pazienti, sottolineando la necessità di personalizzare l’addestramento dei modelli per migliorare l’equità e la precisione delle diagnosi.
I risultati dello studio pubblicato su Nature Medicine suggeriscono che una maggiore attenzione deve essere dedicata all’adattamento dei modelli di IA alle specifiche popolazioni di pazienti prima della loro implementazione clinica.
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