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インシデント 172: NarxCare’s Risk Score Model Allegedly Lacked Validation and Trained on Data with High Risk of Bias

概要: NarxCare's overdose risk algorithm, lacking peer-reviewed validation, uses sensitive data like doctor visits, prescriptions, and possibly genetic information, leading to significant biases against women and Black patients. Factors like sexual abuse and criminal records exacerbate stigmas and disparities, often resulting in unjust denial of necessary pain medication. The newly approved AvertD genetic test shares similar issues, further complicating and potentially harming medical treatment decisions.

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Alleged: Appriss developed an AI system deployed by Appriss , NarxCare と AvertD, which harmed American physicians , American pharmacists , American patients of minority groups と American patients.

インシデントのステータス

インシデントID
172
レポート数
3
インシデント発生日
2020-07-01
エディタ
Sean McGregor, Khoa Lam, Daniel Atherton
Applied Taxonomies
GMF, MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

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

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceThe Pain Was Unbearable. So Why Did Doctors Turn Her Away?Artificial Intelligence May Influence Whether You Can Get Pain MedicationSay Hello to Your Addiction Risk Score — Courtesy of the Tech Industry
The Pain Was Unbearable. So Why Did Doctors Turn Her Away?

The Pain Was Unbearable. So Why Did Doctors Turn Her Away?

wired.com

Artificial Intelligence May Influence Whether You Can Get Pain Medication

Artificial Intelligence May Influence Whether You Can Get Pain Medication

kffhealthnews.org

Say Hello to Your Addiction Risk Score — Courtesy of the Tech Industry

Say Hello to Your Addiction Risk Score — Courtesy of the Tech Industry

nytimes.com

The Pain Was Unbearable. So Why Did Doctors Turn Her Away?
wired.com · 2021

ONE EVENING IN July of 2020, a woman named Kathryn went to the hospital in excruciating pain.

A 32-year-old psychology grad student in Michigan, Kathryn lived with endometriosis, an agonizing condition that causes uterine-like cells to abno…

Artificial Intelligence May Influence Whether You Can Get Pain Medication
kffhealthnews.org · 2023

Elizabeth Amirault had never heard of a Narx Score. But she said she learned last year the tool had been used to track her medication use.

During an August 2022 visit to a hospital in Fort Wayne, Indiana, Amirault told a nurse practitioner …

Say Hello to Your Addiction Risk Score — Courtesy of the Tech Industry
nytimes.com · 2024

Before Dr. Bobby Mukkamala --- an ear, nose, and throat specialist in Michigan --- prescribed postsurgical opioids recently, he checked state records of his patient's existing controlled substance prescriptions, as legally required. A score…

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください

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