Neues Schulungsprogramm für Data Science mit Schwerpunkt auf gesundheitlicher Chancengleichheit

Startseite » Neues Schulungsprogramm für Data Science mit Schwerpunkt auf gesundheitlicher Chancengleichheit
Neues Schulungsprogramm für Data Science mit Schwerpunkt auf gesundheitlicher Chancengleichheit

Von Shania Kennedy

– Die National Library of Medicine hat der Medical University of South Carolina (MUSC) und der Clemson University 1,2 Millionen US-Dollar für die Einrichtung eines neuen datenwissenschaftlichen Schulungsprogramms zugesprochen, das Studenten beibringen wird, die Verwendung von Big Data zu erforschen, um gesundheitliche Ungerechtigkeiten anzugehen.

Das Programm, bekannt als SC BIDS4HEALTH, zielt darauf ab, zukünftige Datenwissenschaftler für gesundheitliche Ungleichheiten zu sensibilisieren und Karriereentwicklungspipelines in der biomedizinischen Datenwissenschaft für Studenten aus unterrepräsentierten Gruppen zu schaffen. Das Programm wird auch einen besonderen Schwerpunkt auf den Einsatz von Data Science legen, um die Auswirkungen chronischer Krankheiten in ländlichen Gemeinden anzugehen.

„Informatik und Datenwissenschaft können verwendet werden, um Patienten zu identifizieren, die zusätzliche Ressourcen des Gesundheitssystems benötigen“, sagte Alexander Alekseyenko, PhD, Hauptforscher des neuen Programms und Professor für öffentliche Gesundheitswissenschaften am MUSC College of Medicine Pressemitteilung. „Sie können auch dazu beitragen, Bereiche innerhalb des Gesundheitssystems zu identifizieren, in denen wir bestimmte Bevölkerungsgruppen mit gesundheitlichen Ungleichheiten nicht so effizient versorgen können.“

Das Trainingsprogramm wird aus dem gemeinsamen Team von MUSC und Clemson rekrutieren und darauf aufbauen Programm Biomedizinische Datenwissenschaft und Informatik (BDSI). und von historisch schwarzen Colleges und Universitäten (HBCUs) im ganzen Bundesstaat. Wenn SC BIDS4HEALTH vollständig gestartet ist, wird es jedes Jahr drei Doktoranden und zwei Postdoktoranden ausbilden.

Die Auszubildenden des Programms werden Zeit in unterversorgten Gemeinden verbringen und mit lokalen Gruppen zusammenarbeiten, um mithilfe von Data Science gesundheitliche Ungleichheiten und chronische Krankheiten zu bekämpfen. Erfahrene Datenwissenschaftler werden auch Auszubildende betreuen, und sie werden jeweils die Möglichkeit erhalten, Studenten der South Carolina State University (SCSU) Datenwissenschaften zu unterrichten.

Im Rahmen ihrer Öffentlichkeitsarbeit werden die Auszubildenden die Möglichkeit haben, mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) vorherzusagen, welche Ansätze zur Bewältigung chronischer Krankheitsungleichheiten die höchsten Erfolgsaussichten haben. Auf diese Weise soll das Programm dazu beitragen, dass Farbgemeinschaften von den Vorteilen der Big-Data-Analyse und der KI-Nutzung profitieren, was nicht immer der Fall war.

Es gibt signifikante Beweise dafür, dass Vorurteile in der KI zu Ungleichheiten im Gesundheitswesen führen, daher ist die Sensibilisierung für potenzielle Vorurteile der Schlüssel zur Schadensminderung.

„KI kann Ungerechtigkeit schaffen, wenn man nicht aufpasst“, sagte Brian Dean, PhD, Professor an der School of Computing at Clemson und Co-Direktor des Trainingsprogramms, in der Pressemitteilung. „Wenn Sie ein intelligentes medizinisches Entscheidungsfindungssystem haben, das auf Daten trainiert ist und die Trainingsdaten die Bevölkerung nicht richtig repräsentieren, dann kann die tatsächliche Ausgabe des Entscheidungsfindungssystems tatsächlich zu Verzerrungen führen. Daher denke ich, dass ein wichtiger Bestandteil des Programms darin besteht, wie man KI und Data Science richtig einsetzen kann, um diese Art von Problemen anzugehen.“

Das SC BIDS4HEALTH-Programm soll es Auszubildenden ermöglichen, die Folgen gesundheitlicher Ungleichheiten aus erster Hand zu sehen, KI-Vorurteilen vorzubeugen, indem das Bewusstsein der Auszubildenden für Rassenunterschiede geschärft wird, und Auszubildenden Techniken beibringen, um Ungleichheiten zu minimieren, auf die sie bei ihrer Arbeit stoßen.

Das Programm beginnt mit der Anmeldung am 1. Juli.