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Inclusivity of AI Speech in Healthcare: A Decade Look Back

Created by
  • Haebom

저자

Retno Larasati

개요

AI 음성 인식 기술의 의료 분야 통합은 임상 업무 흐름과 환자-의료 제공자 간의 소통에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 이 연구는 데이터셋과 연구가 자원이 풍부한 언어, 표준화된 악센트, 좁은 인구 통계 집단을 불균형적으로 선호하여 포용성에 심각한 차이가 있음을 보여줍니다. 이러한 편향은 AI 시스템이 소외된 집단의 말을 잘못 해석할 수 있으므로 의료 서비스 불평등을 지속시킬 위험이 있습니다. 본 논문은 의료 분야에서 AI 음성 기술에 대한 공정한 접근을 보장하기 위해 포괄적인 데이터셋 설계, 편향 완화 연구, 정책 프레임워크의 시급한 필요성을 강조합니다.

시사점, 한계점

시사점: 의료 AI 음성 인식 기술 개발 시 데이터셋의 다양성과 포용성 확보의 중요성을 강조. 소외계층의 의료 접근성 향상을 위한 정책적 개입 필요성 제시.
한계점: 구체적인 편향 완화 기술이나 정책 방안 제시 부족. 특정 편향 유형 및 그 영향에 대한 정량적 분석 부재. 다양한 언어 및 악센트에 대한 AI 성능 평가 결과 제시 부족.
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