确保医疗保健领域的AI数据集多样化和公平性从未像现在这样至关重要。随着一系列先进AI解决方案的涌现，如果我们不在数据中考虑多样性和包容性，我们将冒着延续我们试图解决的健康不平等问题的风险。
医疗保健长期以来一直面临着公平性问题，从不断上涨的成本和有限的预约可用性到像Medicaid取消等覆盖范围的变化，这些因素对弱势群体产生了不成比例的影响。现在，当我们急于利用新的自动化技术时，这些人群面临一个额外的障碍：AI偏见。这个问题比以往任何时候都更加紧迫：如果我们不解决它，所有有前途的AI进步实际上可能使差距扩大。
我们已经看到AI算法如何倾向于富裕地区在信用贷款中或偏向男性候选人进行简历筛选。然而，在医疗保健中，风险是无法衡量的高——人们的健康和福祉岌岌可危。虽然其他行业可能容忍稍高的误差范围，但医疗保健必须采用零容忍偏见政策，以避免放大现有差距。
实现这一目标需要一种全新的方法。我们不能仅仅依赖带有隐藏偏见的历史或代表性不足的数据集。我们需要真正多样的训练集，这些训练集不仅包括患者历史，还包括健康相关社会需求（HRSN）和社会决定因素（SDoH）的全部范围。包含此类数据不是奢侈品；这是确保更公平结果的道德和战略上的必然要求。
目前医疗保健行业的AI方法存在哪些不足？
关于新兴AI，尤其是生成式AI的热潮已经渗透到医疗保健的每个角落。组织渴望通过尖端的生成式AI系统提高临床医生的工作效率、改善患者体验和提升护理质量。然而，很少有人完全准备好面对忽视健康公平性会完全破坏AI计划的事实。简单来说：垃圾进，垃圾出。如果底层数据集排除或错误代表了脆弱社区，即使是最先进的AI也会延续错误的假设。
在许多医疗保健组织中，AI模型严重依赖临床数据和医学研究——这无疑是重要的起点。然而，这些来源由于少数群体的不完全代表性而可能存在潜在偏见。如果我们不在AI策略中融入健康公平性，下游患者结果将受到影响，整个AI努力可能无法带来有意义的护理改进。
有偏见的AI带来的下游影响
当AI盲目依赖倾斜的数据集时，可能会导致不公平的治疗计划和不准确的预测分析。这些缺陷可能导致资源分配不当或误诊，特别是对有色人种产生影响。例如，考虑一个利用AI识别可以从预防性护理中受益的高风险成员的健康计划。仅基于临床指标训练的生成式AI模型可能会忽略交通不安全等障碍——这对许多低收入患者来说是一个关键障碍。因此，AI驱动的计划会无意中偏向更富裕的群体，进一步扩大健康差距。相反，考虑SDoH的AI模型可以指导该计划提供交通券，确保患者能真正参加预防性预约。
这种全面的战略不仅能改善个别患者的预后；它还减少了未诊断疾病的总体风险，节省了医疗系统的资金，使社区更加健康。
通过“邮政编码数据”解锁隐藏模式
我们不断看到某些邮政编码区域内的疾病发病率更高。例如，研究表明，阿茨海默症和痴呆症的最大比例发生在东南部，那里的教育水平、社会经济地位和社会接触等因素往往滞后。这些健康的社会决定因素推动了疾病的普遍性。
这些令人信服的证据证实，在AI训练集中包含SDoH（如教育、收入、住房安全和交通）和HRSN数据应成为标准做法。否则，即使是善意的AI工具也可能变得毫无用处，甚至危险。考虑一个农村健康计划使用AI来识别痴呆症风险：该模型可能会建议一个很好的预防计划，但完全忽略当地缺乏专科服务。一个真正有影响力的模型会考虑到这些障碍——更有效地将资源导向最需要的地方。
通过持续审计保持问责制
收集多样化数据只是零容忍偏见政策的一部分。没有数据集或算法是完美的——而且永远不会完美。持续审计和透明度是我们如何控制偏见：
- 定期模型审查：按固定时间表评估算法，以发现随着时间推移逐渐出现的偏见。
- 多样性指标：跟踪数据和性能中的族群分布，以确保平衡的代表性。
- 开放反馈渠道：鼓励患者、临床医生和社区组织报告异常或担忧。
- 透明报告：公开分享审计结果，让利益相关者了解决策是如何做出的，以及如何保护公平性。
这些步骤确保AI系统不断发展以服务于所有人口，特别是那些历史上被忽视的人群。
未来的道路
AI可以在转变医疗保健方面成为一个强大的盟友——如果我们建立在公平的基础上。在生成式AI及其以外的巨大潜力中，忽视偏见不仅会恶化今天的差距，还会危及开创性的医学创新的未来。医疗保健领导者、数据科学家和政策制定者都有责任采取零容忍的AI偏见政策。不作为并不是中立的；它会积极加剧不平等。
通过优先考虑公平代表、健康的社会决定因素和持续审计，我们有一个前所未有的机会将AI塑造成一股向善的力量。下一波医疗保健创新取决于我们集体愿意现在就解决偏见——以便我们可以释放AI的全部力量，改善每个社区每个患者的预后。
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