Many people learn CPR using flat-chested manikins, usually depicted as male or with no gender designation.
A 2024 study that analyzed 20 models of CPR training manikins sold worldwide found that about three-quarters of them were described as male or did not specify gender. Only one of the 20 models offered a layer that simulated a woman's breasts.
This problem is not limited to the way CPR is taught. It reflects a broader trend in medicine and scientific research, where for decades the male body has been treated as the standard upon which medical knowledge is built.
The lack of representation of women can have concrete consequences. A US study, which included 19,331 cases of out-of-hospital cardiac arrest, showed that only 39% of women who lost consciousness in public settings received CPR from a bystander, compared to 45% of men.
In such cases, even a delay of a few minutes can affect the chance of survival. Another American study found that people who received CPR from a bystander four to five minutes after a witnessed cardiac arrest were 27% less likely to survive to hospital discharge, compared to those who received help within the first minute.
In England, data reported in 2024 showed that less than one in 12 patients for whom ambulance services attempted resuscitation survived 30 days.
One possible reason for the difference in bystander interventions is the reluctance to perform CPR on women, due to the presence of breasts. Training with manikins that better represent the female body may help reduce this reluctance.
But the problem of representation doesn't end with first aid training. It also extends to how artificial intelligence is being built into medicine.
When old data trains new systems
Artificial intelligence systems in healthcare learn patterns and connections from medical data. But medical records don't just reflect patients' biology. They also reflect the decisions doctors have made over the years.
If women and men with similar symptoms have been assessed differently in the past, an algorithm can learn this pattern without understanding the reason behind it.
Një studim eksperimental me studentë të mjekësisë dhe mjekë rezidentë, për shembull, tregoi se kur simptomat e sëmundjeve koronare paraqiteshin së bashku me stres psikologjik, gratë merrnin më rrallë diagnozë për sëmundje koronare dhe më rrallë referoheshin te kardiologu sesa burrat. Simptomat e tyre gjithashtu interpretoheshin më shpesh si të lidhura me faktorë psikologjikë.
Një sistem i inteligjencës artificiale i trajnuar mbi të dhëna të krijuara nga vendime të tilla mund ta interpretojë këtë pabarazi si një karakteristikë të sëmundjes, në vend që ta kuptojë si pasojë të mënyrës se si pacientët janë trajtuar nga sistemi shëndetësor.
Rishikimet shkencore mbi përdorimin e AI-së në mjekësi paralajmërojnë se të dhënat e pabalancuara mund të prodhojnë rezultate të ndryshme për grupe të ndryshme pacientësh. Një rishikim i vitit 2024, që analizoi 692 pajisje mjekësore të mbështetura nga inteligjenca artificiale dhe të miratuara nga Administrata Amerikane e Ushqimit dhe Barnave (FDA), gjeti se dokumentet publike shpesh nuk përmbanin informacion të mjaftueshëm mbi përbërjen demografike të pjesëmarrësve apo performancën e pajisjeve në grupe të ndryshme.
Për të kuptuar rrezikun, duhet parë edhe historia e mënyrës se si është krijuar evidenca mjekësore mbi të cilën mbështeten sot këto sisteme.
Për dekada, gratë kanë qenë të nënpërfaqësuara në studimet mjekësore. Ndryshimet hormonale gjatë ciklit menstrual janë konsideruar historikisht si një burim i padëshiruar variacioni në kërkime.
Pas tragjedisë së talidomidit në fund të viteve ’50 dhe fillim të viteve ’60, Administrata Amerikane e Ushqimit dhe Barnave rekomandoi në vitin 1977 përjashtimin nga fazat e hershme të provave të barnave të grave që mund të mbeteshin shtatzëna. Kjo politikë u përmbys në vitin 1993, mes shqetësimeve se po kufizonte njohuritë mbi mënyrën se si ilaçet ndikonin te gratë.
Edhe kafshët meshkuj janë përdorur më shpesh në kërkimet laboratorike, pavarësisht provave se femrat nuk janë domosdoshmërisht më të ndryshueshme biologjikisht. Në shumë studime madje nuk raportohet as seksi i qelizave të përdorura në eksperimente.
Këto boshllëqe mund të ndikojnë drejtpërdrejt në trajtim. Gratë, për shembull, e eliminojnë më ngadalë nga organizmi ilaçin për gjumë zolpidem krahasuar me burrat. Për këtë arsye, në vitin 2013 rregullatorët amerikanë rekomanduan përgjysmimin e dozës fillestare për gratë.
Një analizë e vitit 2020 gjeti gjithashtu se gratë përjetonin reaksione të padëshiruara ndaj barnave pothuajse dy herë më shpesh se burrat. Një pjesë e diferencës lidhej me mënyrën se si barnat përthithen, shpërndahen dhe metabolizohen në organizëm.
Përfaqësimi në kërkimet shkencore është përmirësuar ndër vite. Udhëzimet SAGER të vitit 2016 nxisin studiuesit të marrin në konsideratë dhe të raportojnë seksin dhe gjininë në kërkimet shkencore. Megjithatë, edhe përfshirja e barabartë nuk garanton që të dhënat do të analizohen në mënyrë të barabartë.
A 2026 review, which analyzed 574 studies, found that 61% included both sexes, but only 44% of these studies analyzed results by sex.
Biology and gender can both influence health, but the disentangling of their effects is complex. Sex-related biology can influence, for example, how drugs are metabolized, while gender-related experiences can influence access to health care and how symptoms are interpreted.
However, many health databases reduce these categories to a single binary division, limiting what researchers can glean from them.
Biology or prejudice?
Heart attack symptoms show how important this issue is. An analysis of more than a million people with acute coronary syndrome found that chest pain occurred in 74% of women and 79% of men. However, women were more likely to report other symptoms, including neck or jaw pain, fatigue, and shortness of breath.
A similar situation has been observed in stroke treatment. An Australian study of more than 202,000 people hospitalized after a stroke found that, among patients under 70 arriving by ambulance, women were less likely than men to be identified by paramedics as having a stroke and less likely to be treated according to the appropriate pre-hospital protocol.
However, finding a difference between men and women does not automatically mean that it is caused by healthcare system bias.
A study in Denmark, which looked at 6.9 million people, found that women were older when they received their first hospital diagnosis for most of the diseases examined. But that doesn't necessarily mean doctors delayed diagnosis. The onset of the disease and the way men and women use health services may also differ.
Medical research is gradually becoming more representative, but much of the evidence on which modern medicine relies was generated at a time when the male body was more often treated as the standard.
As artificial intelligence increasingly enters healthcare, the challenge becomes even greater: new systems can learn not only from patients' biology, but also from how medicine has treated them in the past.
More careful study design and the use of more representative data can help identify patterns that older research has missed. Ultimately, the key question for medicine and technology is not just whether there is a difference between women and men, but whether this difference stems from biology, from how patients experience the health system, or from both.
