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Incident 110: Arkansas's Opaque Algorithm to Allocate Health Care Excessively Cut Down Hours for Beneficiaries

Description: Beneficiaries of the Arkansas Department of Human Services (DHS)'s Medicaid waiver program were allocated excessively fewer hours of caretaker visit via an algorithm deployed to boost efficiency, which reportedly contained errors and whose outputs varied wildly despite small input changes.

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Alleged: InterRAI developed an AI system deployed by Arkansas Department of Human Services, which harmed Arkansas Medicaid waiver program beneficiaries et Arkansas healthcare workers.

Statistiques d'incidents

ID
110
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2016-01-01
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, GMF, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

110

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

7.3. Lack of capability or robustness

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. AI system safety, failures, and limitations

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

AI

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Unintentional

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Incident OccurrenceQue se passe-t-il lorsqu'un algorithme coupe vos soins de santéLes algorithmes prennent des décisions concernant les soins de santé, ce qui ne peut qu'aggraver le racisme médical
Que se passe-t-il lorsqu'un algorithme coupe vos soins de santé

Que se passe-t-il lorsqu'un algorithme coupe vos soins de santé

theverge.com

Les algorithmes prennent des décisions concernant les soins de santé, ce qui ne peut qu'aggraver le racisme médical

Les algorithmes prennent des décisions concernant les soins de santé, ce qui ne peut qu'aggraver le racisme médical

aclu.org

Que se passe-t-il lorsqu'un algorithme coupe vos soins de santé
theverge.com · 2018
Traduit par IA

Pendant la majeure partie de sa vie, Tammy Dobbs, qui souffre de paralysie cérébrale, s'est appuyée sur sa famille dans le Missouri pour ses soins. Mais en 2008, elle a déménagé en Arkansas, où elle s'est inscrite à un programme d'État qui …

Les algorithmes prennent des décisions concernant les soins de santé, ce qui ne peut qu'aggraver le racisme médical
aclu.org · 2022
Traduit par IA

L'intelligence artificielle (IA) et les systèmes décisionnels algorithmiques - des algorithmes qui analysent d'énormes quantités de données et font des prédictions sur l'avenir - affectent de plus en plus la vie quotidienne des Américains. …

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

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