Artwork

תוכן מסופק על ידי Oleksandr Yagensky. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Oleksandr Yagensky או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

Ep#016: Ensuring Fairness in Precision Medicine with Dr. Kadija Ferryman

53:30
 
שתפו
 

Manage episode 273656961 series 2800366
תוכן מסופק על ידי Oleksandr Yagensky. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Oleksandr Yagensky או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Precision medicine has the potential to transform healthcare in terms of diagnostics, treatment, and prevention of disease. But what does a future with a more personalized approach to medicine look like? Who will ultimately benefit from precision medicine?
In this episode, we dive into these questions with Dr. Kadija Ferryman, a cultural anthropologist whose research centers on the ethical dimensions of health risk technologies, especially as they relate to racial disparities in health. Kadija is an Industry Assistant Professor at NYU’s Tandon School of Engineering. She is also an affiliate at the Data & Society Research Institute, where she led a research study on Fairness in Precision Medicine. This ground-breaking study examined the potential for biased and discriminatory outcomes in the emerging field of precision medicine.
Together with Kadija, we talk about:
◦ BiDil: the first FDA-approved drug marketed to a single racial-ethnic group
◦ The promise and potential of precision medicine
◦ The 'Fairness in Precision Medicine' study
◦ The need for proactive ethical studies
◦ Bias in how we collect and examine electronic health data
◦ Bias in medical outcomes due to existing patterns of marginalization
◦ Human bias in AI and Machine Learning
◦ Implicit bias in healthcare professionals
◦ Establishing a more equitable medical future
Get in touch with Kadija:
◦ Twitter: @KadijaFerryman
◦ Web: http://www.kadijaferryman.com
◦ Web (Data & Society): https://datasociety.net/people/ferryman-kadija/
◦ Web (CRDS): https://criticalracedigitalstudies.com
Make sure to download the full show notes with our guest's bio, links to their most notable work, and our recommendations for further reads on the topic of the episode at pmedcast.com
  continue reading

48 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 273656961 series 2800366
תוכן מסופק על ידי Oleksandr Yagensky. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Oleksandr Yagensky או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Precision medicine has the potential to transform healthcare in terms of diagnostics, treatment, and prevention of disease. But what does a future with a more personalized approach to medicine look like? Who will ultimately benefit from precision medicine?
In this episode, we dive into these questions with Dr. Kadija Ferryman, a cultural anthropologist whose research centers on the ethical dimensions of health risk technologies, especially as they relate to racial disparities in health. Kadija is an Industry Assistant Professor at NYU’s Tandon School of Engineering. She is also an affiliate at the Data & Society Research Institute, where she led a research study on Fairness in Precision Medicine. This ground-breaking study examined the potential for biased and discriminatory outcomes in the emerging field of precision medicine.
Together with Kadija, we talk about:
◦ BiDil: the first FDA-approved drug marketed to a single racial-ethnic group
◦ The promise and potential of precision medicine
◦ The 'Fairness in Precision Medicine' study
◦ The need for proactive ethical studies
◦ Bias in how we collect and examine electronic health data
◦ Bias in medical outcomes due to existing patterns of marginalization
◦ Human bias in AI and Machine Learning
◦ Implicit bias in healthcare professionals
◦ Establishing a more equitable medical future
Get in touch with Kadija:
◦ Twitter: @KadijaFerryman
◦ Web: http://www.kadijaferryman.com
◦ Web (Data & Society): https://datasociety.net/people/ferryman-kadija/
◦ Web (CRDS): https://criticalracedigitalstudies.com
Make sure to download the full show notes with our guest's bio, links to their most notable work, and our recommendations for further reads on the topic of the episode at pmedcast.com
  continue reading

48 פרקים

Todos os episódios

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר