Dylunio Systemau Deallusrwydd Artiffisial sy’n Canolbwyntio ar Bobl mewn Iechyd
Dydd Mercher 8 Rhagfyr 2021
Bio: Mae Neha Kumar yn Athro Cyswllt yn Georgia Tech, lle mae wedi’i phenodi ar y cyd yn Ysgol Materion Rhyngwladol Sam Nunn a'r Ysgol Cyfrifiadura Rhyngweithiol. Mae ei gwaith yn croestorri cyfrifiadura sy'n canolbwyntio ar bobl a datblygiad byd-eang, ac mae'n canolbwyntio, ymysg pethau eraill, ar addewidion a pheryglon technolegau symudol a mwy o awtomeiddio mewn gwaith iechyd y rheng flaen. Mae hi wedi'i hyfforddi mewn cyfrifiadureg, dylunio ac ethnograffi o UC Berkeley a Phrifysgol Stanford. Mae'r hyfforddiant hwn yn llywio ei gwaith, sy'n ymgysylltu â dulliau cyfranogol sy'n seiliedig ar asedau tuag at ddylunio technoleg ar gyfer cymunedau sydd heb gael buddsoddiad digonol yn hanesyddol, a chyda chymunedau o’r fath.
Crynodeb: Mae mwyfwy o ddiddordeb yn y defnydd o systemau deallusrwydd artiffisial (AI) ac sy'n seiliedig ar ddata mewn iechyd y rheng flaen, a hynny wedi'i ysgogi ymhellach gan bandemig byd-eang COVID-19. Yn y sgwrs hon, byddaf yn tynnu sylw at y gwaith a'r gweithwyr sy'n canolbwyntio fwyfwy ar systemau o'r fath. Byddaf yn cyflwyno canfyddiadau o adolygiad llenyddiaeth helaeth yn cwmpasu 347 o bapurau sy’n trafod ymdrechion parhaus AI ar gyfer iechyd y rheng flaen, yn ogystal â gwaith maes ethnograffig wedi’i gynnal dros dair blynedd gyda gweithwyr iechyd ar y rheng flaen sy’n ymwneud â gwaith data yn Delhi (India). Mae nifer o'r gweithwyr hyn yn fenywod sydd eisoes ynghlwm â gwaith gofal anweledig, heb dâl digonol, yn bennaf gyda menywod o gymunedau sydd heb gael buddsoddiad digonol. Mae hwn yn waith dan arweiniad Azra Ismail, fy nghynghorydd PhD. Mae ein dadansoddiad yn datgelu bylchau yn yr ymdrechion cyfredol a yrrir gan ddata ac yn amlinellu cyfleoedd ar gyfer dylunio, gan ganolbwyntio ar safbwyntiau gweithwyr iechyd ar y rheng flaen. Rydym yn distyllu gwersi o lenyddiaeth yn ymwneud â Rhyngweithio Rhwng Bodau Dynol a Chyfrifiaduron ar gyfer Datblygu (HCI4D), beirniadaeth ôl-ddatblygu, a theori ffeministaidd trawswladol i gyflwyno dealltwriaethau sy'n berthnasol i ymdrechion AI neu ymdrechion a yrrir gan ddata sy'n targedu "lles cymdeithasol" yn fwy cyffredinol.