性别数据差距指的是系统性缺乏与女性和女孩经历相关的信息。这种差距在医疗保健领域尤为明显，因为女性在医学研究中经常被忽视，而且数据通常不按性别分开收集。这导致了女性的误诊、无效治疗和更差的健康结果。女性的症状常常被忽略或误解，药物剂量基于男性生理特征增加了有害副作用的风险，像心脏病和自身免疫疾病等疾病在女性中常常被忽视或治疗不足。人工智能（AI）的应用可能有助于通过发现女性健康中被忽视的模式来缩小性别数据差距，但如果训练数据存在偏差，也可能加剧不平等。
造成性别数据差距的主要因素有两个。一方面，主要影响女性的疾病由于被排除在临床试验之外和缺乏资金而研究不足。同时，医学证据往往从男性中心的角度进行解释，导致关于疾病表现和治疗方法的错误假设。这些偏见歪曲了公共卫生数据和医学进展，导致了不良的医疗政策、延迟诊断和缺乏针对女性的医疗创新。历史上也未能充分考虑除生殖健康以外的女性健康方面的问题。
由于偏见和医学培训中的空白，女性常常被误诊或症状严重性被忽视。例如，女性在心脏病发作时被误诊的可能性比男性高出50%，因为她们的症状通常与男性不同，常被归因于胃肠道或焦虑相关的症状。同样，女性和女孩的注意力缺陷多动障碍（ADHD）常常被忽视，因为症状的表现与男性和男孩不同。医疗保健中的性别偏见导致女性的慢性疼痛被认为是心理原因而非生理原因，从而导致疼痛管理不足。子宫内膜异位症平均需要七年才能确诊，这是由于医疗忽视和对女性疼痛的重视不足。
许多国家并不按性别分类收集或报告健康数据（即性别分类），使得难以追踪疾病发病率、治疗效果和医疗保健可及性的差异。目前的健康指标低估了更年期、子宫内膜异位症和其他慢性病的影响，未能反映这些疾病对女性生活质量及经济生产力的影响。
女性长期以来被排除在临床试验之外，使医学研究集中在男性身上。这导致缺乏特定分析和无法充分解决女性健康需求的治疗方法。将基于男性的研究盲目应用于女性，可能会忽略影响疾病进展、症状和治疗的差异。
为了改善这种情况，医疗机构应更加注重包容性研究和医学培训，制定公平的诊断协议，以确保女性获得准确和及时的护理。政策制定者必须激励女性参与临床试验和更细致的数据收集，并资助对女性高发疾病的研究。
人工智能工具可以通过分析大量医疗数据并发现传统研究所遗漏的模式来改变医疗保健。研究人员已经开发出了可用于分析乳房X光片的机器学习算法，具有很高的准确性。类似的工具可以通过识别女性和男性症状之间的细微差异来改善诊断，降低误诊风险。AI筛查模型还可以分析患者历史、遗传标记和临床数据，创建个性化的治疗方案，提供针对个体生理和激素特征的疗法。这将提高早期诊断、治疗效果和长期健康结果。
然而，如果训练数据存在偏差，AI可能会通过强化现有排他模式来加剧医疗差距。例如，伦敦大学学院的研究人员发现，用于肝病筛查的AI工具在女性中的漏诊率几乎是男性的两倍。这是因为AI模型依赖于生化标志物，如较低的白蛋白水平，这些标志物对男性肝病的指示更为有效。AI模型需要考虑疾病表现和治疗反应的差异，以确保公平的医疗结果，而不是强化忽视女性健康需求的男性中心医学规范。开发者必须通过使用多样化的训练数据、包括性别特异性健康因素并实施透明度措施来解决偏见问题。
包容性研究应成为标准，确保女性在临床试验中得到充分代表，并考虑到疾病症状、进展和治疗反应的变化。为包容性健康研究提供更多资金对于弥补长期存在的差距至关重要，特别是在女性代表性不足的疾病中。医学研究和公共健康报告应在适当情况下分别分析男女数据，以揭示差异、提高治疗效果并推动更公平的医疗结果。
关闭性别数据差距不仅是为了正义——它通过改进诊断、治疗和医学突破来提升整体医疗质量。
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