Истраживачи упозоравају да дугогодишња недовољна заступљеност жена у медицинским истраживањима може да утиче на тачност система вештачке интелигенције који се све више користе у здравству.
Проблем постоји и у медицинској обуци. Истраживање из 2024. године, које је анализирало 20 модела лутака за обуку у кардиопулмоналној реанимацији, показало је да је три четвртине било представљено као мушко или без наведеног пола, док је само један модел имао додатак који представља женске груди.
Подаци из САД показали су и разлику у пружању прве помоћи: код 19.331 случаја срчаног застоја ван болнице, реанимацију од присутних добило је 39 одсто жена и 45 одсто мушкараца.
Истраживачи упозоравају да се слични проблеми могу пренети и на вештачку интелигенцију. Ако су медицински подаци настали у систему у којем су мушкарци и жене са сличним симптомима различито процењивани, алгоритми могу да науче те обрасце као да представљају стварне биолошке разлике.
Једно истраживање показало је да су жене са симптомима коронарне болести срца, када је истовремено био присутан психолошки стрес, ређе добијале дијагнозу и упут за кардиолога него мушкарци, а њихови симптоми су чешће тумачени као психогени.
Проблем додатно усложњава чињеница да код многих медицинских система заснованих на вештачкој интелигенцији нема довољно јавних података о томе како се њихова тачност разликује у зависности од пола и других демографских карактеристика пацијената.
Жене су деценијама биле слабије заступљене и у клиничким испитивањима лекова. Истраживања су показала да се поједини лекови различито разграђују у мушком и женском организму и да жене у неким случајевима чешће доживљавају нежељене реакције.
Истраживачи зато упозоравају да би недовољно репрезентативни медицински подаци могли да доведу до тога да системи вештачке интелигенције буду мање поуздани за одређене групе пацијената.
