Exploring the Economic Impacts of Algorithmic Bias in AI-Based Healthcare Systems
تحليل الآثار الاقتصادية للتحيز الخوارزمي في أنظمة الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
الكلمات المفتاحية:
Key words: Algorithmic Bias, Economic Impact, Healthcare Systems, COVID-19, Emergency Responseالملخص
ملخص
أظهرت جائحة كوفيد-19 قصورًا واضحًا في كفاءة أنظمة الرعاية الصحية في مختلف دول العالم، بما في ذلك آليات توزيع الموارد وسلسلة إجراءات التشخيص. ومن القضايا المهمة التي لم تحظ بالاهتمام الكافي خلال الأزمة وجود تحيزات خوارزمية تم تضمينها في آليات التدخل الطارئ، الأمر الذي انعكس سلبًا على الفجوات الصحية القائمة أصلًا، وأسهم بصورة متزايدة في تعميق آثار الأزمة. وقد ظهرت هذه التحيزات بشكل أكبر بين الفئات السكانية الأكثر هشاشة، مما أدى إلى نتائج صحية سلبية وتكاليف اقتصادية مرتفعة، لا سيما في خوارزميات الفرز الطبي (Triage) المستخدمة لتخصيص الموارد الصحية النادرة. تقدم هذه الدراسة نموذجًا عامًا لتقدير الأثر الاقتصادي للتحيز الخوارزمي خلال جائحة كوفيد-19، سواء بشكل مباشر مثل زيادة الإنفاق الصحي، وحالات التنويم في المستشفيات، والعناية المركزة، أو بشكل غير مباشر مثل فقدان الإنتاجية الناتج عن ارتفاع عدد الوفيات. كما تقيس الدراسة مدى إسهام هذه التحيزات في الاقتصاد العالمي في حالتين مختلفتين: حالة تأثير معتدل (5%) وحالة تأثير شديد (15%)، وذلك من خلال محاكاة هاتين الحالتين واستخدام النتائج لتحديد أثر التحيز الخوارزمي في الاستقرار الاقتصادي على المستويين الوطني والعالمي. وتشير النتائج إلى أن وجود التحيز الخوارزمي، خصوصًا في الدول مرتفعة الدخل، يُعد أحد العوامل التي تسهم في جزء كبير من الخسائر الاقتصادية، وهو ما يتضح من ارتفاع التكاليف غير المباشرة المرتبطة بزيادة الوفيات وفقدان الإنتاجية. كما تقدم هذه الدراسة مجموعة من التوصيات والسياسات العملية التي تهدف إلى الحد من هذه الآثار الاقتصادية في حال حدوث أزمات صحية مستقبلية، مع التأكيد على ضرورة تطوير آليات استجابة طارئة أكثر عدالة وشفافية.
الكلمات المفتاحية: التحيز الخوارزمي، الأثر الاقتصادي، أنظمة الرعاية الصحية، كوفيد-19، الاستجابة للطوارئ
