• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  

  يعد مجال التعلم الآلي أدوات قوية لمساعدة الباحثين الطبيين على تحليل كميات هائلة من البيانات التي تجمعها التقنيات الحديثة مثل المسح الضوئي ثلاثي الأبعاد والبيانات الوراثية. رغم الفوائد الواضحة لهذه الأدوات، إلا أنها تواجه مجموعة من التحديات الخاصة بها داخل البيئة البحثية الطبية الحيوية. هذه التحديات تتضمن مشكلات متعلقة بالجودة والتوفر وأخلاقيات استخدام البيانات بالإضافة إلى القضايا المتعلقة بالتأكيد على نتائج الدراسة.

محدودية جودة البيانات

أولى هذه التحديات هي محدودية جودة البيانات. في حين يتم جمع كميات كبيرة من المعلومات، فإن العديد منها ليس دائما دقيقًا أو كاملًا أو حتى موثوق به. يمكن أن تكون البيانات التي تقدمها أجهزة مختلفة أو تقنيات خاضعة للتباينات الكبيرة مما يؤدي إلى تشويش وتداخل غير مرغوب فيه عند التدريب والتقييم باستخدام نماذج التعلم الآلي.

التوفر والإمكانية الوصول

تحد آخر هو توفر وإمكانية الوصول للبيانات اللازمة. بينما بعض مجموعات البيانات متاحة للمستخدم العام عبر الإنترنت والبرامج المفتوحة المصدر, غالبًا ما تظل بيانات أخرى خاصة وغير قابلة للاستخدام بسبب قوانين الخصوصية والأمان الصحية التي قد تحتاج لوقت طويل للحصول عليها أو الحصول عليها بتكلفة عالية جدًا.

الأخلاقيات والقوانين المرتبطة

بالإضافة لذلك، هناك اعتبار أخلاقي كبير مرتبط باستغلال وتوزيع بيانات الأشخاص الذين تم جمع تلك البيانات منهم بدون موافقتهم الصريحة والمستنيرة. هذا مهم بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بأخذ العينات الجينية حيث يمكن أن يكون الاستنتاج الخاطئ كارثيًا إذا لم تكن بيانات التأكد كافية.

تأثير التحيز في الذكاء الاصطناعي

وأخيراً وليس آخراً, أحد أكبر الشواغل هو تأثير التحيز المحتمل الذي يظهر ضمن حلول البرمجية المعتمدة على التعلم العميق والتي تعتمد اعتمادًا كبيرًا على نوع وقيمة ومحتوى مجموعة تدريب الشبكة العصبونية. إن عدم تمثيل عادل ومتساوي للأفراد المختلفة في قاعدة بيانات التدريب سيؤدي بطبيعته إلى توليد استنتاجات غير دقيقة وعدائية.