العنوان المنقح: "التحذير من التحيز في بيانات الذكاء الاصطناعي: تعلم كيفية تقييم البيانات بشكل نقدي لتحسين نماذج التعلم الآلي الطبية"

ملخص: كيفية مساعدة الطلاب على اكتشاف التحيز المحتمل في بيانات الذكاء الصناعي توقيت الحدث: الدراسة التي أجراها ليو أنتوني سيلي، باحث رئيسي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، وطبيب في مستشفى بيث إسرائيل ديكونيس، وأستاذ مشارك في كلية الطب بجامعة هارفارد، نُشرت مؤخرًا وتسلط الضوء على أهمية تدريب الطلاب على اكتشاف التحيز في البيانات المستخدمة في تطوير نماذج الذكاء الصناعي. الشخصيات الرئيسية: - ليو أنتوني سيلي: باحث رئيسي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، طبيب في مستشفى بيث إسرائيل ديكونيس، وأستاذ مشارك في كلية الطب بجامعة هارفارد. - معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT): مؤسسة تعليمية وبحثية رائدة في مجال العلوم والتكنولوجيا. - كلية الطب بجامعة هارفارد: من أهم المؤسسات التعليمية والبحثية في مجال الطب في العالم. - مستشفى بيث إسرائيل ديكونيس: أحد المستشفيات الرائدة في الولايات المتحدة الأمريكية. سبب الحدث: التحيز في بيانات الذكاء الصناعي يمكن أن يؤدي إلى نماذج غير دقيقة وغير فعالة عند تطبيقها على مجموعات متنوعة من الناس. العديد من الدراسات السابقة بينت أن النماذج التي تم تدريبها باستخدام بيانات سريرية غالبًا ما تكون متحيزة نحو الذكور البيض، مما يجعلها غير فعالة عند استخدامها لمجموعات أخرى. مجريات الحدث: 1. اكتشاف التحيز في البيانات: سيلي وفريقه قاموا بتقديم أمثلة على كيف يمكن أن يكون التحيز موجودًا في البيانات، مثل أجهزة قياس نبضات القلب التي تقدر نسبة الأكسجين بشكل مبالغ فيه لدى الأشخاص ذوي البشرة الداكنة. هذا التحيز ناجم عن عدم وجود عدد كافٍ من الأشخاص ذوي البشرة الداكنة في التجارب السريرية. تحليل محتوى دورات الذكاء الصناعي: قام سيلي وفريقه بتحليل محتوى 11 دورة متاحة عبر الإنترنت. وجدوا أن معظم هذه الدورات تركز على كيفية بناء النماذج والتعامل مع البيانات دون تناول التحيز في البيانات بشكل كافٍ. من بين الدورات التي تمت مراجعتها، كانت هناك خمسة فقط تضمنت أقسامًا حول التحيز في البيانات، واثنان فقط تناولا الموضوع بشكل معمق. مقترحات لتطوير الدورات: تقديم قائمة أسئلة: يجب على الطلاب التعرف على مصدر البيانات، وملاحظات الأطباء والممرضين الذين جمعوها، وفهم البيئة التي جُمعت فيها البيانات. هذا يساعد في تحديد التحيز الناجم عن الاختيار العينوي للمريض أو عدم دقة الأجهزة. فهم البيانات بعمق: يجب أن يتعلم الطلاب كيفية فهم البيانات بشكل شامل قبل البدء في بناء النماذج. هذا يتطلب الاعتراف بأن البيانات قد تكون غير دقيقة أو متحيزة في البداية. تنظيم فعاليات "datathons": يتم تنظيم هذه الفعاليات حول العالم حيث يجتمع الأطباء والممرضون والعلماء لفحص البيانات المحلية وفهم السياق الصحي المحلي. هذا يساعد في تعزيز مهارات التفكير النقدي لدى الطلاب. النتائج النهائية: الهدف الرئيسي هو تعليم الطلاب مهارات التفكير النقدي وفهم البيانات بشكل أفضل. هذا يشمل التعرف على مشاكل البيانات، مثل التحيز الناجم عن الاختيار العينوي أو عدم دقة الأجهزة، والعمل على تصحيحها. فعاليات "datathons" تساهم بشكل كبير في تحقيق هذا الهدف من خلال توفير بيئة متنوعة ومتعددة الأجيال تسهل التفكير النقدي. تقييم الحدث من قبل مختصين: يعتبر سيلي أن التحيز في بيانات الذكاء الصناعي هو مشكلة خطيرة يجب معالجتها في الدورات التعليمية. كما أنه يؤكد على أهمية فهم البيانات بشكل شامل قبل البدء في بناء النماذج، وهو ما يساهم في تحسين دقة النماذج وفعاليتها عند تطبيقها على مجموعات متنوعة من الأشخاص. يشير سيلي أيضًا إلى أن فعاليات "datathons" هي طريقة فعالة لتعزيز مهارات التفكير النقدي لدى الطلاب وأعضاء المجتمع الطبي. نبذة تعريفية عن معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT): معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) هو واحدة من أهم المؤسسات التعليمية والبحثية في العالم، ويقع في ولاية ماساتشوستس بالولايات المتحدة الأمريكية. يشتهر المعهد ب برنامجه المتميز في الهندسة والعلوم التطبيقية، ويؤدي دورًا رياديًا في تطوير التكنولوجيا والذكاء الصناعي. يتميز بتعاونه الوثيق مع المؤسسات الطبية والبحثية الأخرى، مثل مستشفى بيث إسرائيل ديكونيس وكلية الطب بجامعة هارفارد، لتعزيز البحث العلمي والتعليم في مجال الصحة الرقمية.