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在医学鸿沟，东谈主工智能（AI）已安静成为营救的关键技艺。然则，任何技艺皆会在其发展经过中发现其存在劣势，AI在医学应用中的一个权贵问题是处理多元患者时的潜在偏见。
以好意思国为例，黑东谈主与白东谈主在肺癌早期会诊上存在权贵的各异。相较于白东谈主，黑东谈主得到早期会诊的几率较低。这不单是是数字上的偏差，而是有内容的影响。这种偏见，被称作算法偏见，有可能进一步导致算法憎恶。很多巨擘机构皆已在AI战略中指出此问题。
相似，图1亦形象再现了东谈主工智能模子在处事不及和少数种族和民族群体中通晓出一种会诊不及的时势。这种时势在黑东谈主和西班牙裔女性等交叉群体中尤其彰着。像这么的医疗东谈主工智能器具不仅有偏见，何况是健康不对等的一个着手。
图1 披露了Seyyed-Kalantari等东谈主形容的在健康相关风险或着力推断（本例中在处事不及的患者群体中通过胸片检测疾病）中使用东谈主工智能
面板A，数据最初从反应获得和记载数据所处配景的临床着手中索求。东谈主类偏见、与成就相关的偏见（举例，脉搏血氧仪披露深色皮肤患者的血氧合失实），以及来自这些着手的系统性偏见皆反应在数据中。
面板B，模子经过考研以最大限度地进步举座性能，这可能会以捐躯其他群体为代价使一个组受益，模子也可能无法拿获临床特征和组属性之间的必要交互作用。当疾病存在时，东谈主工智能读数为“无相配”示意会诊不及。
面板C，模子审查是在培训后进行的，以确保进击的方针，举例假阳性“会诊不及”的发生率，在一个亚组中并不彰着低于其他亚组。在饼状图中，红色示意假阳性会诊不及的发生率最大。亚组性能审查是揭示在模子集成之前应该惩办的潜在问题的关键的第一步。
学术界深知AI偏见奈何振荡为算法憎恶。一种策略是修正AI考研时的数据偏见，将有偏见的数据动作东谈主工智能扶持卫生保健中的信息东谈主工成品，通过引入更具代表性的数据集来达到这一目的；或蚁集不同临床机构的数据，以得到更全面和代表性的数据集。
表1 基于技艺和东谈主工成品的医学东谈主工智能（AI）门径以惩办现有的数据问题
意志到歪斜或缺失的数据会导致算法偏差和憎恶，好意思国国立卫生斟酌院最近推出了Bridge2AI形势，投资9600万好意思元，从新运行构建不同的数据集，可用于培训和构建新的医疗东谈主工智能器具。这种各样化的数据集不错匡助AI更准确地为不同的东谈主口统计群体提供处事，从而幸免算法憎恶，以尽量在减少东谈主工智能偏见和卑劣憎恶方面取得一些进展。
斟酌标的
将医疗保健数据动作东谈主工成品进行搜检，膨大了东谈主工智能招引中数据偏差的技艺门径，提供了一种社会技艺门径，合计历史和现时的社会配景亦然进击的身分。
了解东谈主口不对等的方针，提议摆布东谈主工智能来检测与卫生平允相关的数据时势，并建议进行这一重构，以便东谈主工智能在卫生保健鸿沟的发展或者反应出咱们对面前和将来确保平允卫生保健的同意和攀扯。
参考文件
1. Ferryman K, Mackintosh M, Ghassemi M. Considering Biased Data as Informative Artifacts in AI-Assisted Health Care. N Engl J Med. 2023 Aug 31;389(9):833-838. doi: 10.1056/NEJMra2214964.
2. Seyyed-Kalantari L, Zhang H, McDer[1]mott MBA, Chen IY, Ghassemi M. Under [1] diagnosis bias of artificial intelligence algorithms applied to chest radiographs in under-served patient populations. Nat Med 2021;27:2176-82.
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