Un prim-vaccin al unui vaccin Ebola fiind injectat în brațul unui medic

Grija pentru unii dintre cei mai bolnavi americani este decisă parțial prin algoritm. Noile cercetări arată că software-ul de asistență pentru zeci de milioane de oameni privilegiază sistematic pacienții albi față de cei negri. Analiza înregistrărilor dintr-un spital major din SUA a relevat faptul că algoritmul folosit a permis ca albii să taie în linie pentru programe speciale pentru pacienții cu afecțiuni cronice complexe, precum diabet sau probleme renale.

Spitalul, pe care cercetătorii nu l-au identificat, ci l-a descris ca un „spital academic mare”, a fost unul dintre mulți furnizori de sănătate din SUA care utilizează algoritmi pentru identificarea pacienților de îngrijire primară cu cele mai complexe nevoi de sănătate. Un astfel de software este adesea apăsat pentru a recomanda oamenilor pentru programe care oferă un sprijin suplimentar – inclusiv programări dedicate și echipe de asistență medicală – persoanelor cu o afecțiune cronică.

Cercetătorii care au descoperit aproape 50.000 de înregistrări au descoperit că algoritmul a redus efectiv nevoile de sănătate ale pacienților negri ai spitalului. Utilizarea producției sale pentru a ajuta la selectarea pacienților pentru îngrijiri suplimentare a favorizat pacienții albi peste pacienții negri cu aceeași povară de sănătate.

Atunci când cercetătorii au comparat pacienții negri și pacienții albi cărora algoritmul le-a atribuit scoruri de risc similare, ei au descoperit că pacienții negri erau semnificativ mai bolnavi, de exemplu cu tensiunea arterială mai mare și diabetul mai puțin controlat. Acest lucru a avut ca efect excluderea persoanelor din programul de îngrijire suplimentară pe bază de rasă. Spitalul a înscris în mod automat pacienții peste anumite scoruri de risc în program sau le-a trimis spre examinare de către medici.

Cercetătorii au calculat că prejudecata algoritmului a redus efectiv proporția pacienților negri care primesc ajutor suplimentar cu mai mult de jumătate, de la aproape 50% la mai puțin de 20%. Cei care lipsesc de îngrijire suplimentară s-ar putea confrunta cu o șansă mai mare de vizite în cameră de urgență și de ședere în spital.

„Au fost diferențe puternice în ceea ce privește rezultatele”, spune Ziad Obermeyer, medic și cercetător la UC Berkeley, care a lucrat la proiect cu colegi de la Universitatea din Chicago și spitalele Brigham și Women și Massachusetts General din Boston.

Lucrarea, publicată joi în Ştiinţă, nu identifică compania din spatele algoritmului care a produs acele hotărâri înclinate. Obermeyer spune că compania a confirmat problema și lucrează pentru rezolvarea acesteia. Într-o discuție despre proiectul din această vară, el a spus că algoritmul este utilizat în îngrijirea a 70 de milioane de pacienți și dezvoltat de o filială a unei companii de asigurări. Acest lucru sugerează că algoritmul poate fi de la Optum, deținut de asigurătorul UnitedHealth, care spune că produsul său care încearcă să prezică riscurile pacientului, inclusiv costurile, este folosit pentru „gestionarea a peste 70 de milioane de vieți.” Întrebat de WIRED dacă software-ul său a fost acela în studiu, Optum a spus într-o declarație că medicii nu ar trebui să utilizeze scoruri algoritmice singure pentru a lua decizii cu privire la pacienți. „După cum ne sfătuim clienții, aceste instrumente nu ar trebui niciodată privite ca un înlocuitor pentru expertiza unui medic și cunoașterea nevoilor individuale ale pacienților lor”, a spus acesta.

Algoritmul studiat nu a ținut cont de cursa atunci când a estimat riscul unei probleme de sănătate al unei persoane. Performanțele sale înclinate arată cum chiar formulele neutre de rasă putativă pot avea în continuare efecte discriminatorii atunci când se bazează pe date care reflectă inegalitățile din societate.

Software-ul a fost proiectat pentru a prezice costurile viitoare de sănătate ale pacienților ca o proxy pentru nevoile lor de sănătate. Acesta ar putea prezice costurile cu o precizie rezonabilă atât pentru pacienții negri, cât și pentru cei albi. Dar asta a avut efectul de a genera sistemul pentru a reproduce inegalitățile în accesul la asistența medicală în America – un studiu de caz în pericol de a combina algoritmi de optimizare cu date care reflectă realitatea socială brută.

Când spitalul a utilizat scoruri de risc pentru a selecta pacienții pentru programul său de îngrijire complexă, a fost selectarea pacienților care ar putea să coste mai mult în viitor – nu pe baza stării lor de sănătate. Oamenii cu venituri mai mici obțin, de obicei, costuri mai mici de sănătate, deoarece sunt mai puțin susceptibile să aibă acoperire de asigurare, timp liber, transport sau securitatea locurilor de muncă necesare pentru a participa cu ușurință la programări medicale, spune Linda Goler Blount, președinte și CEO al organizației nonprofit pentru sănătatea femeilor negre. Imperativ.

Deoarece oamenii negri tind să aibă venituri mai mici decât oamenii albi, un algoritm preocupat doar de costuri îi consideră ca fiind mai mici decât pacienții albi cu afecțiuni medicale similare. "Nu este din cauza faptului că oamenii sunt negri, ci din cauza experienței de a fi negri", spune ea. „Dacă te-ai uita la pacienți albi sau hispanici săraci, sunt sigur că vei vedea modele similare.”

Recent, Blount a contribuit la un studiu care a sugerat că pot exista probleme similare în software-ul „programare inteligentă” folosit de unii furnizori de sănătate pentru a crește eficiența. Instrumentele încearcă să atribuie pacienților care au omis anterior întâlniri în sloturi overbooked. Cercetările au arătat că abordarea poate maximiza timpul clinicii și a fost discutat la un atelier susținut de Academiile Naționale de Științe, Inginerie și Medicină în acest an despre programarea pentru Departamentul de Aspecte ale Veteranilor.

Analiza făcută de Blount și de cercetătorii de la Universitatea Santa Clara și de la Universitatea Commonwealth din Virginia arată că această strategie poate penaliza pacienții de culoare, care sunt mai susceptibili să aibă restricții de transport, de muncă sau de îngrijire a copiilor care îngreunează participarea la programări. Acest lucru duce la faptul că acestea sunt mai susceptibile să li se acorde întâlniri overbooked și să fie nevoiți să aștepte mai mult când vor apărea.

Obermeyer spune că proiectul său îl face să fie preocupat de faptul că alți algoritmi de notare a riscurilor produc rezultate inegale în sistemul de sănătate din SUA. El spune că este dificil pentru străini să acceseze datele necesare pentru a verifica modul în care aceste sisteme funcționează și că acest tip de software de priorizare a pacientului nu intră în sfera de vedere a autorităților de reglementare, cum ar fi Food and Drug Administration.

Este posibil să realizăm programe software care pot identifica pacienții cu nevoi complexe de îngrijire fără a dezavantaja pacienții de culoare. Cercetătorii au lucrat cu furnizorul algoritmului pentru a testa o versiune care prezice o combinație dintre costurile viitoare ale pacientului și numărul de ori o afecțiune cronică va scădea în următorul an. Această abordare a redus diferența dintre pacienții albi și cei negri cu mai mult de 80%.

Spectacolul Imperativului de Sănătate al Femeilor Negre speră să funcționeze astfel încât să devină mai comun, deoarece algoritmii pot avea un rol important în a ajuta furnizorii să își servească pacienții. Cu toate acestea, ea spune că acest lucru nu înseamnă că societatea poate privi nevoia de a lucra la cauzele mai profunde ale inegalităților în materie de sănătate, prin politici precum concediul de familie îmbunătățit, condițiile de muncă și orele clinice mai flexibile. „Trebuie să ne uităm la acestea pentru a ne asigura că persoanele care nu sunt în clasa de mijloc trebuie să meargă la o programare la medici să fie întâmplarea de zi cu zi care ar trebui să fie”, spune ea.

Această poveste a apărut inițial pe wired.com.

Sursa articol

LĂSAȚI UN MESAJ

Please enter your comment!
Please enter your name here