Inteligencia artificial y desbalance de género: sesgos en el diagnóstico médico asistido por aprendizaje automático

Fecha y Horario: miércoles 15 de julio a las 11am
Expositor: Nicolás Nieto - sinc(i), (UNL y CONICET)

Resumen:

Los sistemas basados en inteligencia artificial se encuentran presentes en casi todos los aspectos de nuestra vida, algunas veces de forma imperceptible, como en los algoritmos de recomendación que eligen las publicidades que vemos en la web, y otras veces con decisiones que pueden tener un impacto mucho mayor: sentencias judiciales, concesiones de préstamos, rankings para un trabajo e incluso el diagnóstico automático de enfermedades. Por este motivo, la construcción de modelos basados en inteligencia artificial debe hacerse evitando amplificar o perpetuar distintos sesgos presentes en los datos y en la sociedad. En esta charla, nos centraremos en el caso específico del diagnóstico asistido por computadora. Exploraremos los resultados presentados en nuestro reciente trabajo [1] sobre el impacto del desbalance de género en bases de datos de imágenes, utilizadas para entrenar modelos de aprendizaje profundo para diagnóstico médico.

[1] "Gender imbalance in medical imaging datasets produces biased classifiers for computer-aided diagnosis". AJ Larrazabal, N Nieto, V Peterson, DH Milone, E Ferrante

Proceedings of the National Academy of Sciences 117 (23), 12592-12594