מגזין הטכניון | אביב 2022

33 בניתוח תוצאות המחקר. ועדיין תת-הייצוג הוא תופעה קיימת, וכאשר מדובר במחקרים שקדמו הוא חמור ובוטה יותר. אגמון מדגישה 1993- ל כי תת-ייצוג מתקיים גם לגבי אוכלוסיות אחרות בהקשרים כגון גיל, מוצא והשתייכות דמוגרפית. במקרים מסוימים מתקיים גם תת-ייצוג של גברים, וזאת במחלות הנחשבות יותר “נשיות” כגון פיברומיאלגיה. בשנים האחרונות נכנסו לעולם הרפואה מודלים ממוחשבים שנועדו לשפר את האבחון הרפואי, את הטיפול ואת המניעה. עם זאת, אומרת אגמון, “רוב המודלים האלה מתבססים על אותם מחקרים מוטים ולכן הם יורשים מהם את אותן הטיות, ובמקרים מסוימים אפילו מעצימים אותן.” החוקרות טיפלו בבעיה האמורה בכלים של למידה ) ובפרט NLP חישובית ובהם עיבוד שפה טבעית ( - ) Word embeddings ייצוג וקטורי של מילים ( גישות המאפשרות “הבנה” של טקסטים על ידי 16,772 מחשב. החוקרות הפעילו שיטות אלה על והקצו לכל אחד מהם PubMed מאמרים ממאגר משקל על סמך שיעור הנשים במחקר הקליני המתואר בו. כך הן יצרו כלי אלגוריתמי לשימוש ) בספרות gender-sensitive מותאם-מגדר ( המחקרית. אלגוריתם זה מאפשר לתקן את ההטיה האמורה ולשפר את ההתאמה של טיפולים למטופלות. האלגוריתם הצליח לשפר משמעותית משימות חיזוי על נשים בהקשרים שונים ובהם משך האשפוז של המטופל, אשפוז חוזר בתוך חודש לכל היותר וקורלציה בין מחלות שונות. אף שהמודל התמקד בשיפור הניבויים לגבי נשים, הוא שיפר במידה רבה גם את כלל הניבויים הקליניים (גם לגבי גברים). יגביר את JAMIA החוקרות מאמינות כי מאמרן ב- המודעות לבעיות של תת-ייצוג במחקרים קליניים ובמחקר בכלל ויוביל לפיתוח פתרונות נוספים שישפרו את איכות הרפואה המותאמת אישית. חוקרות מהטכניון פיתחו טכנולוגיה המתקנת תת-ייצוג של נשים במחקרים קליניים אחוזי הנשים מתוך משתתפי המחקר על המחלה (אדום) מול אחוזי הנשים מתוך כלל החולים במחלה על פי רשומות רפואיות ממוחשבות (כחול)