Documento da OMS para Combater o Ageísmo na Inteligência Artificial da Saúde

61

O resumo de políticas da OMS sobre Ageismo em Inteligência Artificial para Saúde é um documento que examina o uso de inteligência artificial (IA) na medicina e saúde pública para idosos, incluindo as condições em que a IA pode exacerbar ou introduzir novas formas de ageismo. O resumo apresenta medidas legais, não legais e técnicas que podem ser usadas para minimizar o risco de ageísmo na IA e maximizar os benefícios da IA para os idosos, à medida que essas tecnologias se tornam mais usadas em todo o mundo.

Ageismo refere-se a estereótipos, preconceitos e discriminação dirigidos a outros ou a nós mesmos com base na idade. Conforme refletido no relatório global sobre envelhecimento, esse problema afeta as pessoas ao longo de suas vidas e permeia muitas instituições e setores da sociedade, incluindo saúde e assistência social. Combater o preconceito de idade é fundamental para o bem-estar humano e os direitos humanos. Especificamente para pessoas mais velhas, o envelhecimento está associado a uma expectativa de vida mais curta, pior saúde física e mental e diminuição da qualidade de vida. Também contribui para a pobreza e a insegurança financeira na velhice e pode limitar a qualidade e a quantidade dos cuidados de saúde prestados aos idosos.

O mundo de hoje também é cada vez mais impactado pela aplicação da inteligência artificial (IA). A “inteligência artificial” geralmente se refere ao desempenho por programas de computador de tarefas que são comumente realizadas por seres inteligentes. A base dos sistemas de IA são os algoritmos, que são traduzidos em código de computador que carrega instruções para análise rápida e transformação de dados em conclusões, informações e outras saídas. Enormes quantidades de dados e a capacidade de analisá-los rapidamente caracterizam os sistemas de IA, projetados para operar em vários níveis de autonomia.

Os tipos de tecnologia de IA incluem aplicativos de aprendizado de máquina, como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, processamento de sinais e sistemas especialistas. O aprendizado de máquina, que é um subconjunto de técnicas de IA, é baseado no uso de modelagem estatística e matemática para definir e analisar dados. Esses padrões aprendidos são então aplicados para executar ou orientar certas tarefas e fazer previsões, como prever doenças ou grandes eventos de saúde antes que eles ocorram.

A IA é uma grande promessa para a prática da saúde pública e da medicina. No entanto, para colher plenamente os benefícios da IA, os desafios éticos para os sistemas de saúde, profissionais e beneficiários de serviços médicos e de saúde pública devem ser abordados. Um desafio ético generalizado para o uso da IA para a saúde é o viés. Os preconceitos implícitos e explícitos da sociedade são frequentemente replicados por tecnologias de IA, incluindo aquelas usadas no sistema de justiça criminal, gestão de recursos humanos e prestação de serviços públicos. As formas de preconceito que podem afetar uma pessoa ou um grupo de pessoas devido a certas características, como idade, gênero, raça e orientação sexual, devem ser consideradas e abordadas para garantir que as tecnologias de IA sejam usadas de forma adequada, equitativa e responsável.

Este resumo/documento aborda a potencial interação entre o envelhecimento e a IA para a saúde, uma vez que afeta as pessoas mais velhas, incluindo as condições em que a IA para a saúde pode exacerbar as formas de ageísmo e se o uso da IA para a saúde introduz novas formas (ou riscos) de idadismo – como também podemos chamar o ageísmo. Em seguida, apresenta medidas legais, não legais e técnicas que podem ser usadas para minimizar o risco de ageísmo na IA e maximizar seu uso para pessoas mais velhas, à medida que essas tecnologias se tornam mais usadas.

CLIQUE AQUI E BAIXE O DOCUMENTO!

Veja também:

Ebook Envelhecimento e Felicidade

Artigo anteriorA Terapia Ocupacional no apoio a saúde e a inclusão digital
Próximo artigoResumindo o que é Demência
Sou terapeuta ocupacional de formação, comunicadora por dom e experiência ao longo dos 10 anos frente ao reab.me; empresária que aposta na produção de produtos e conteúdos significativos e com propósito para ajudar as pessoas que precisam dos cuidado da reabilitação. Editora-chefe do Reab.me. Terapeuta Ocupacional (UFPE) com especialização em Tecnologia Assistiva (UNICAP). Mestre em Design (UFPE). Sou autora de 4 livros de exercícios para estimulação cognitiva que servem como material de apoio em contextos terapêuticos que visam a manutenção ou melhora de disfunções cognitivas. Sendo eles: - 50 exercícios para estimulação cognitiva: o cotidiano em evidência; - 50 exercícios para estimulação cognitiva: a culinária em evidência; - 50 exercícios para estimulação cognitiva: a família em evidência; - 50 exercícios para estimulação cognitiva de crianças com dificuldades de aprendizagem. No mais, sou Ana, esposa de Fábio, mãe de Olga e Inácio. Praticante de meditação e yoga.

DEIXE UMA RESPOSTA

Please enter your comment!
Please enter your name here

Esse site utiliza o Akismet para reduzir spam. Aprenda como seus dados de comentários são processados.