使用AI去除膝关节疼痛诊断中的种族差异

一支来自美国若干机构的研究人员组织开发了一种基于人工智能的申请，用于对膝盖患骨关节炎的患者的痛苦程度进行分类。在他们的论文中发表在期刊上自然医学，该组描述了使用新的AI训练方法以及其结果表明患者诊断中的种族偏见。说易卜拉欣与威尔康尔德医学发表了一篇新闻＆景观，概述了团队在同一期刊上的工作。

先前的研究表明，美国（最特别是黑人）的少数群体往往比白人获得低质量的医疗保健。研究还表明，医生倾向于相信少数民族患者夸大他们的条件和他们体验的问题的程度。它们也经常被判夸大他们感受到膝关节骨关节炎等条件的疼痛程度。作为研究人员所展示的，结果是，少数群体不太可能具有人造膝关节置换，在治疗膝关节骨关节炎时的最佳疼痛还原策略。

人工智能已在各种各样的医疗应用中使用，主要是为了帮助发现癌症或其他问题人类组织。通常，通过使用研究条件的医生评估来培训这种AI系统。但是，作为研究人员，该方法将人类偏差引入由此类系统产生的结果。在这种新的努力中，研究人员采用了不同的方法 - 他们使用患者本身的X射线和条件的描述训练了他们的系统，包括他们对其疼痛程度的评估。

然后研究人员使用了他们的AI系统来诊断人类志愿者骨关节炎患者与医生给出的意见相比，他们发现了什么。在这样做时，他们发现AI系统在所有患者中表现出医生，特别是如此少数民族耐心。

研究人员建议他们的结果证明了诊断少数民族患者的偏见，并提供了纠正问题的路径。它们竞争的AI系统可以作为填充由基于患者皮肤颜色引起的盲点盲点的工具。

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