Adhera Health的一项新研究将在本周于宾夕法尼亚州匹兹堡举行的美国医学信息协会（AMIA）信息学峰会上展示，该研究揭示了用于糖尿病和心脏病管理的临床决策支持中的机器学习（ML）模型存在显著差异。这项名为《在糖尿病和心脏病管理中机器学习临床支持的不一致性能和稳定性》的研究突出了预测准确性中的年龄和性别偏见，强调了对更加包容和公平的数字健康解决方案的迫切需求。
通过对超过25,000名慢性病患者的数据进行分析，研究发现ML模型更倾向于年轻和男性患者，而老年患者——通常数据复杂性更高——则经历了不一致的模型性能。这暴露了医疗保健AI中的一个关键问题：仅靠代表性的训练数据并不能保证公平的结果。为了应对这一问题，研究引入了一种新的分析框架，以评估模型的公平性，超越了传统的性能指标，为更可靠和无偏见的AI驱动临床工具提供了蓝图。
作为家庭中心数字健康的领导者，Adhera Health致力于确保AI驱动的医疗保健解决方案能够公平地服务于所有患者。该公司针对儿科慢性疾病（包括1型糖尿病、2型糖尿病和儿童肥胖症）的数字伴侣利用AI驱动的个性化服务，同时解决影响健康结果的社会、行为和系统因素。
“我们很高兴看到这些重要讨论在AMIA峰会上占据中心位置，”Adhera Health的首席执行官兼联合创始人Ricardo C. Berrios表示，他也是这项已发表研究的贡献者。“这项研究强调了数字健康公司需要优先考虑AI驱动工具的公平性和包容性。通过利用新研究和伦理AI原则，并确保预测模型设计为服务于多样化的人群，我们可以开发出更有效的数字健康解决方案，真正改善所有家庭成员的健康结果，而不仅仅是那些在训练数据中最常见的群体。”
加入AMIA 2025的讨论
这项研究将在2025年3月12日于宾夕法尼亚州匹兹堡举行的AMIA信息学峰会上，在Omni William Penn酒店1:30 PM - 3:00 PM的S25分会场 | 面向实施：解决实际部署问题上进行展示。Adhera Health的数据科学家Ioannis Bilionis将讨论这些发现，并探讨构建更加公平的AI驱动医疗保健解决方案的前进方向。
关于Adhera Health
Adhera Health提供深度个性化的AI驱动数字健康解决方案，帮助家庭应对儿科慢性疾病。我们的平台整合了行为科学、机器学习和实时分析，为护理人员、患者和医疗团队提供全面的数据驱动支持。通过纳入社会决定因素（SDOH），我们解决了影响儿科健康结果的社会、环境和经济因素。受到财富500强公司和领先医疗系统的信任，Adhera Health正在通过可持续的家庭聚焦解决方案彻底改变儿科医疗保健。
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