更多农村及少数族裔群体接受截肢手术——人工智能逐步揭示原因More rural, minoritized people get amputations—AI gets closer to why

环球医讯 / AI与医疗健康来源:medicalxpress.com美国 - 英语2025-07-30 20:15:06 - 阅读时长4分钟 - 1820字
一项发表于《Epidemiology》期刊的研究利用人工智能分析发现,美国农村地区居民及黑人、西班牙裔和美洲原住民群体在接受下肢大截肢手术的比例更高,即便排除了临床、医院及社区资源等因素后,种族差异仍然存在,这表明临床决策中可能存在隐性偏见。
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更多农村及少数族裔群体接受截肢手术——人工智能逐步揭示原因

为什么患有血管疾病的农村居民及少数族裔群体更容易接受下肢大截肢手术?今日发表在《Epidemiology》期刊的一项新研究利用人工智能揭开了这一谜团。研究发现,在排除其他已知因素后,研究人员推测,临床决策过程中的无意识偏见可能是导致某些群体接受截肢而非保肢治疗的原因。

该研究的通讯作者、马里兰大学公共卫生学院流行病学助理教授Paula Strassle表示:“人工智能模型使我们能够区分不同群体中截肢率较高的多种可能原因。我们发现,在排除其他因素后,某些群体接受截肢而非替代治疗,很可能源于医生的无意识偏见。”

“我们希望研究结果能够推动制定基于证据的指南,帮助血管外科医生和其他医疗提供者在做出改变人生的重大决策时更加客观。”

在美国,超过1200万名成年人患有外周动脉疾病(PAD),这是一种慢性循环系统疾病,会限制流向四肢的血液流量,导致腿部疼痛、麻木,严重时甚至导致肢体丧失。

约有10%的PAD患者会发展为慢性肢体威胁性缺血(CLTI),此时要么接受恢复下肢血液流动的手术,要么进行截肢。血管重建术是一种可以保肢的手术,但需要密集的术后随访,且手术成本相对较高。此外,血管外科医生资源也相对短缺。

研究发现,在排除已知临床表现差异后,农村地区的黑人、西班牙裔、美洲原住民及白人人群的截肢率更高;在城市地区,黑人和美洲原住民的截肢率也较高。进一步排除医院和社区资源差异后,农村地区的黑人、西班牙裔和美洲原住民人群,以及城市地区的黑人和美洲原住民人群,其截肢率仍然较高。

“我们发现,有很大一部分差异无法用现有因素解释,这表明在医生和医院层面的临床决策中存在隐性偏见。”Strassle说。

该研究分析了2017年至2019年间,在佛罗里达州、佐治亚州、马里兰州、密西西比州和纽约州五个州内,年龄在40岁以下的PAD或CLTI患者的住院数据,数据来源为美国医疗成本与利用项目(HCUP)的州住院数据库。

研究人员训练了一个AI模型,考虑了70多个可能导致PAD患者截肢差异的因素。这些变量包括临床因素(如年龄和其他健康状况)、医疗机构进行血管重建和截肢手术的能力、法律和监管环境,以及物理环境因素(如患者距离最近急诊室的距离和邮编区域的中位收入水平)。

Strassle表示:“这个AI模型使我们能够轻松评估种族、性别、收入和城乡差异的交叉影响,并提供一种间接研究难以衡量的差异原因(如隐性偏见和刻板印象)的能力。”

肢体威胁性状况往往是数十年难以控制的疾病(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手术结果更差,因此在决定是否进行复杂的保肢手术时变得更加困难。

“作为血管外科医生,我们有手术指南,但没有详细的指南来帮助我们在不适合手术的患者中做出截肢或保肢手术的决定。”

“鉴于涉及的变量数量和复杂性,我们需要更多信息来描述在不同条件下每个人的最优治疗方案。我们需要知道我们能够成功完成血管手术,同时不会增加死亡风险。”该研究的资深作者、北卡罗来纳大学外科副教授、血管外科医生Katharine McGinigle表示。

“有许多医学、外科和社交因素会影响疾病进展、肢体丧失甚至死亡。外科医生和其他提供治疗建议的人值得获得基于证据的指导,以帮助我们避免无意识偏见,并根据每个人独特的临床和社交需求,在正确的时间做出正确的决定。像本研究中使用的这类AI方法可以帮助我们实现这一目标。”McGinigle补充道。

Strassle和McGinigle希望他们的研究结果能够为制定全面的临床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护理质量差异,从而安全地拯救患有晚期血管疾病患者的肢体。

更多信息:

Paula D. Strassle et al, Disaggregating health differences and disparities with machine learning and observed-to-expected ratios: Application to major lower limb amputation, Epidemiology (2025). DOI: 10.1097/EDE.0000000000001892

期刊信息:Epidemiology

来源:University of Maryland(马里兰大学)

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