医学中使用的算法只对少数几个州的数据进行训练
根据一项新的研究，大多数医学算法都是利用在马萨诸塞州、加利福尼亚州或纽约接受治疗的人的信息开发出来的。根据本周发表在《美国医学会杂志》上的研究，这三个州占据了病人数据的主导地位，另外34个州根本没有代表。研究作者认为，用于这些算法的数据地理分布狭窄可能是一种未被承认的偏见。
研究人员正在研究的算法是为了根据患者数据做出医疗决策而设计的。当研究人员建立一种算法来指导病人的诊断——比如检查胸部X光片，判断它是否有肺炎的迹象——他们会给它提供一个真实世界的例子，包括病人有没有想要它寻找的病症。众所周知，在这些训练中，性别和种族的多样性是很重要的：如果一个算法在训练中只得到**的X光片，那么当它从一个呼吸困难住院的**那里得到X光片时，它可能不会起到很好的作用。但是，虽然研究人员已经学会了观察某些形式的偏见，但地理学并没有得到重视。
研究作者、斯坦福大学研究员阿米特·考沙尔（Amit Kaushal）对《统计新闻》（Stat News）说：“所有这些东西最终都会被放入数据集中，成为数据中的隐含假设，在全国范围内，这可能不是有效的假设。”。
Kaushal和他的团队检查了用于训练56个已发表算法的数据，这些算法被设计用于皮肤科、放射科和心脏病学等领域。目前尚不清楚到底有多少人在诊所和医院使用。在56种算法中，40种使用了来自马萨诸塞州、加利福尼亚州或纽约的患者数据。其他州提供的数据不超过五种算法。
目前还不清楚地理位置是否会影响算法的性能。然而，像纽约这样的沿海中心，其人口结构和潜在的健康问题与南部或中西部各州不同。不过，研究人员确实知道，一般来说，在一组情况下工作的算法有时在其他情况下工作得不好。一些研究表明，算法在创建它们的机构比在其他医院更有效。
许多从事人工智能和机器学习研究的学术研究中心位于马萨诸塞州、加利福尼亚州和纽约等医疗中心。来自硅谷所在地加州的数据包含在大约40%的算法中。研究人员很难从他们工作的机构以外的机构获得数据。这可能就是数据以这种方式**的原因。扩大数据集可能是一个挑战，但确定差异表明，地理是另一个值得在医学算法跟踪的因素。
- 发表于 2021-04-18 02:23
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- 分类：互联网
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