为什么患有血管疾病的农村成年人以及种族和少数民族会更频繁地接受腿部截肢手术？今天发表在《流行病学》杂志上的一项新研究使用人工智能（AI）解开了这一谜团，发现了一个未被考虑的因素，研究人员将其归因于临床决策过程中的隐性偏见。
“AI模型使我们能够区分导致某些血管疾病患者群体截肢率更高的众多原因，”该研究的主要作者、马里兰大学公共卫生学院（University of Maryland School of Public Health）流行病学助理教授保拉·斯特拉斯勒（Paula Strassle）表示。“我们发现，在考虑了所有其他因素之后，人们的无意识偏见可能是某些群体接受截肢而非保留肢体的替代治疗的原因。”
“我们希望我们的研究结果能够成为催化剂，帮助制定基于证据的指南，协助血管外科医生和其他医疗提供者在做出改变患者生活的决定时更加客观。”
在美国，超过1200万成年人患有名为外周动脉疾病（Peripheral Artery Disease, PAD）的血管疾病，这是一种慢性循环障碍，限制了四肢的血液流动，导致腿部疼痛、麻木，严重情况下甚至导致肢体丧失。大约10%的PAD患者会发展为慢性威胁肢体的缺血症（Chronic Limb-Threatening Ischemia, CLTI），此时他们要么接受恢复下肢血流的手术，要么面临截肢。血运重建是一种可以挽救肢体的外科手术，但需要密集的后续护理，并且是一项相对昂贵的手术。此外，血管外科医生也供不应求。
在考虑了临床表现的已知差异后，研究发现黑人、西班牙裔、美洲原住民和白人农村居民，以及城市地区的黑人和美洲原住民的截肢率更高。进一步考虑医院和社区资源的差异后，农村地区的黑人、西班牙裔和美洲原住民以及城市地区的黑人和美洲原住民的高截肢率仍然存在。
“我们发现了一部分无法解释的内容，这表明在医生和医院层面的临床决策中可能存在隐性偏见，”斯特拉斯勒说。
这项研究分析了2017年至2019年间五州（佛罗里达州、乔治亚州、马里兰州、密西西比州和纽约州）患有PAD或CLTI的40岁以下患者的住院数据，这些数据来自医疗成本与利用项目（Healthcare Cost and Utilization Project）的州住院数据库。
研究人员编程了一个AI模型，考虑了70多个变量，这些变量对PAD患者腿部截肢差异的已知原因有贡献。变量包括年龄等临床因素、其他健康状况、医疗机构进行血运重建和截肢的能力、法律和监管环境，以及一个人到最近急诊室的距离和邮政编码的中位收入等物理环境因素。
“这个AI模型将让我们能够轻松评估种族、性别、收入和农村性之间的交叉性，并为我们间接研究难以衡量的差异原因（如隐性偏见和刻板印象）提供了可能性，”斯特拉斯勒说。
威胁肢体的状况往往是几十年来难以控制的疾病（如糖尿病、高胆固醇和尼古丁依赖）的结果。对于外科医生来说，由于这些疾病会导致较差的手术结果，因此决定是否进行复杂的保肢手术变得更加棘手。
“作为血管外科医生，我们有手术指南，但在患者尚未准备好接受手术的情况下，我们没有详细的指南来帮助我们在截肢和保肢手术之间做出选择。鉴于涉及的变量数量和复杂性，我们需要更多描述不同条件下每个人最佳治疗方案的信息。我们需要确保能够成功完成血管手术，同时不增加死亡风险，”北卡罗来纳大学（University of North Carolina）血管外科医生、副教授兼论文资深作者凯瑟琳·麦金格尔（Katharine McGinigle）表示。
“有许多医学、外科和社会因素会导致疾病进展、肢体丧失甚至死亡。外科医生和其他提出治疗建议的人应该得到基于证据的指导，以帮助我们避免无意识偏见，并根据每个人的临床和社会需求在正确的时间做出正确的决定。类似本研究中使用的AI方法可以帮助我们实现这一目标，”麦金格尔补充道。
斯特拉斯勒和麦金格尔希望他们的研究结果能够为制定全面的指南和卫生政策提供依据，帮助临床医生避免无意识偏见和其他不合理的治疗质量差异，从而安全地挽救患有晚期血管疾病患者的生命。
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