
医療におけるAIのリスクと、その対策
現在のAI開発アプローチは、健康格差の縮小ではなく、拡大につながるリスクをはらんでいます。医療におけるAIシステムの大半は、限られた集団からのデータに基づいて構築されているため、主にグローバル・サウスに属する数十億の人々は、診断モデル、リスク評価、治療アルゴリズムにおいて考慮されていません。
Gabriel is an engineer and technology consultant passionate about innovation and social impact. He has a Bachelors and Masters degree in Computer Engineering from FUT Minna and Ahmadu Bello University Zaria. He also has years of experience adopting and implementing innovative technologies for business and social enterprises.
He has led million dollar projects and steered strategic initiatives in Software Engineering, Enterprise Architecture, Product Management and Artificial Intelligence for top organizations in Africa, Europe and North America across industries such as Education, Consulting, Financial services, Energy and Medical technology.
現在のAI開発アプローチは、健康格差の縮小ではなく、拡大につながるリスクをはらんでいます。医療におけるAIシステムの大半は、限られた集団からのデータに基づいて構築されているため、主にグローバル・サウスに属する数十億の人々は、診断モデル、リスク評価、治療アルゴリズムにおいて考慮されていません。
AI in healthcare risks excluding 5 billion people; diverse data, local infrastructure and fair governance are key to making it globally equitable.
Technology practitioners have three levers to help drive sustainability: code efficiency, renewable-powered infrastructure and community collaboration.
