近日，一项发表在《医学互联网研究杂志》上的研究介绍了EDAI框架，这是一套全面的指南，旨在将公平、多样性和包容性（EDI）原则嵌入到医疗和口腔医疗保健中的人工智能生命周期中。该研究由加拿大二级研究主席、人工智能和高级数字初级医疗保健领域的Samira Abbasgholizadeh-Rahimi博士领导，旨在解决当前医疗和口腔医疗保健中人工智能开发和实施实践中的一个重大缺口，这些实践通常忽视了关键的EDI因素。通过EDAI，人工智能开发者、政策制定者和医疗保健提供者现在有了一个路线图，确保人工智能系统不仅技术上可靠，而且在社会上负责任，并对所有人开放。
该研究团队通过三阶段的研究方法，包括系统文献回顾和两个国际研讨会，邀请了超过60位专家和社区代表，确定了在人工智能生命周期的每个阶段（从数据收集到部署）中融入关键EDI指标的必要性。这一框架是在多样化声音的共同设计下完成的，将包容性置于首位，确保医疗和口腔医疗保健中的人工智能反映了各种观点，并更加公平和负责地服务于每个人。
“今天的人工智能系统往往是社会偏见的一面镜子，而不是通向更公平未来的窗口。为了利用人工智能的力量为社会带来好处，我们必须确保使用像EDAI这样的框架来在其生命周期中整合EDI。只有这样，我们才能将这些强大的工具变成连接和提升每个人的桥梁，而不仅仅是少数特权群体。”Rahimi博士表示。
该研究由加拿大卫生研究院（CIHR）和魁北克研究基金网络（FRQ），特别是口腔和口腔健康研究网络（RSBO）资助，表明将EDI原则嵌入人工智能不仅仅是打勾的问题，而是要解决系统和组织内部的深层次偏见，这些偏见可能会阻碍人工智能真正为所有人服务。例如，EDAI框架可以被人工智能开发者用于设计考虑人口统计和文化多样性的诊断工具。开发者可以确保数据集中包含多样化的群体，使人工智能能够在各种人口中提供准确的诊断，并防止传统上影响某些群体的偏见。
同样，在设计医疗管理方面的人工智能（如调度或资源分配）时，设计阶段使用EDAI框架可以确保医疗保健的公平性，通过优化这些系统来优先考虑代表性不足或服务不足的社区。例如，使用EDAI，基于人工智能的患者调度系统可以精心设计和实施，结合EDI原则，识别面临可及性挑战的未服务社区和边缘化群体，促进这些群体获得护理。
除了提供实用步骤和指导外，EDAI框架还揭示了可能影响EDI原则整合的障碍和促进因素，为开发者和政策制定者提供了应对挑战和增强框架影响力的见解。这一举措正在为人工智能开发和实施的新标准铺平道路，重新定义人工智能如何增强医疗和口腔医疗保健，无论背景或情况如何，都能惠及每个人。
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