国际骨髓瘤协会第 21 届年会将于 9 月 25 日至 27 日在巴西里约热内卢举行。此次会议将汇集该领域的顶尖专家，讨论骨髓瘤研究的最新进展，涵盖该疾病的基础、临床前和临床方面。
埃默里共情人工智能健康研究所执行主任 Anant Madabhushi 博士提议使用人工智能来解决多发性骨髓瘤护理中的差异问题。他认为，系统性种族主义是造成这些差异的重要原因，但不同人群之间也可能存在细微的表型差异，可以通过识别这些差异来开发更具针对性的治疗方法。
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文字记录
人工智能如何帮助解决多发性骨髓瘤护理和结果中的差异？
我想说的是，癌症护理中的差异问题是公认的。我们知道，在癌症护理中，我们观察到不同人群之间存在差异，有几个不同的原因。让我们指出房间里的 800 磅大猩猩。很大程度上是系统性种族主义导致了不同人群在获取治疗方面的显著差异，进而导致了不同的结果，特别是有色人种。当我们试图更好地理解这种疾病时，我们在其他癌症和其他疾病中也看到，除了健康的社会决定因素、社会经济因素和获取途径之外，我们也开始承认不同人群中疾病的表型存在细微差异。我们在前列腺癌和子宫内膜癌方面的工作表明，使用像人工智能这样的技术，我们可以开始梳理出不同人群中疾病外观的非常细微的差异。例如，在前列腺癌和子宫内膜癌中，我们的工作揭示了在子宫内膜癌和前列腺癌的背景下，黑人患者和白人患者的病理图像在细胞水平上存在差异。
我再说一遍我最初说的话。我对多发性骨髓瘤了解甚少，我希望在这次会议上学习，但我认为确实有机会利用像人工智能这样强大的技术来开始深入了解人群之间的表型差异。我并不是说一定存在差异，但如果存在差异，那么我们需要认识到这些差异，并尝试开始考虑这些差异，有可能开始创建更具针对性的人工智能模型。
人工智能被指责的一个问题，非常正确，就是它非常容易产生偏差。它非常容易加剧不公平，而真正解决这个问题的唯一方法是有意地开发人工智能。要做到这一点，我们必须首先看看这些方法，试图理解，首先，不同人群中疾病的外观是否存在差异？如果存在，让我们承认这些差异，并在创建更无偏差、更公平的人工智能模型时考虑这些差异，或者如果需要，创建更针对特定人群的人工智能模型，更适合和满足特定人群的需求。
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