Istraživači upozoravaju da dugogodišnja nedovoljna zastupljenost žena u medicinskim istraživanjima može da utiče na tačnost sistema veštačke inteligencije koji se sve više koriste u zdravstvu.
Problem postoji i u medicinskoj obuci. Istraživanje iz 2024. godine, koje je analiziralo 20 modela lutaka za obuku u kardiopulmonalnoj reanimaciji, pokazalo je da je tri četvrtine bilo predstavljeno kao muško ili bez navedenog pola, dok je samo jedan model imao dodatak koji predstavlja ženske grudi.
Podaci iz SAD pokazali su i razliku u pružanju prve pomoći: kod 19.331 slučaja srčanog zastoja van bolnice, reanimaciju od prisutnih dobilo je 39 odsto žena i 45 odsto muškaraca.
Istraživači upozoravaju da se slični problemi mogu preneti i na veštačku inteligenciju. Ako su medicinski podaci nastali u sistemu u kojem su muškarci i žene sa sličnim simptomima različito procenjivani, algoritmi mogu da nauče te obrasce kao da predstavljaju stvarne biološke razlike.
Jedno istraživanje pokazalo je da su žene sa simptomima koronarne bolesti srca, kada je istovremeno bio prisutan psihološki stres, ređe dobijale dijagnozu i uput za kardiologa nego muškarci, a njihovi simptomi su češće tumačeni kao psihogeni.
Problem dodatno usložnjava činjenica da kod mnogih medicinskih sistema zasnovanih na veštačkoj inteligenciji nema dovoljno javnih podataka o tome kako se njihova tačnost razlikuje u zavisnosti od pola i drugih demografskih karakteristika pacijenata.
Žene su decenijama bile slabije zastupljene i u kliničkim ispitivanjima lekova. Istraživanja su pokazala da se pojedini lekovi različito razgrađuju u muškom i ženskom organizmu i da žene u nekim slučajevima češće doživljavaju neželjene reakcije.
Istraživači zato upozoravaju da bi nedovoljno reprezentativni medicinski podaci mogli da dovedu do toga da sistemi veštačke inteligencije budu manje pouzdani za određene grupe pacijenata.
