社会经济地位测量有助于研究人员开发人工智能模型，提高医疗保健的公平性

健康的社会决定因素影响人们的福祉和生活质量。这些社会决定因素，如获得营养、安全和负担得起的住房、就业、交通和获得医疗保健等条件，如果不加以解决，就会导致健康和医疗保健方面的差距。

定义和评估的社会决定因素健康真正邀请临床医生，教育工作者和研究人员拥抱一个更广泛的理解健康在社会环境梅奥诊所儿科教授、儿科人工智能(AI)项目主任、梅奥诊所卫生系统研究主席Young Juhn博士解释说。bob电竞“所以，它的真正定义是日常生活中发生的情况或条件，影响更广泛的健康结果、功能和生活质量。”

包括梅奥诊所在内的卫生保健组织正在努力改善卫生公平和卫生结果，同时减少医疗保健费用．卫生保健组织面临的问题之一是缺乏可靠和准确的个人水平社会经济地位(SES)数据是健康社会决定因素的一个关键因素，因为SES被定义为一个人获得所需资源的能力，如保健、教育、职业、住房和社区资源。

“正确衡量和应用个人层面的SES数据是一个重大挑战保健服务因为目前还没有可靠、准确和可扩展性的测量方法，”Juhn博士说。

Juhn博士和他的团队正试图解决这一障碍，他们的研究重点是利用公开的财产数据提供一个有效的、客观的、可扩展的个人层面的SES测量。基于住房的社会经济地位指数(HOUSES)由Juhn博士的精确人口科学实验室开发，是一种基于云的软件工具，允许研究人员根据地址和公开的住房评估数据来衡量个人层面的社会经济地位。在美国国立卫生研究院的资助下，这项研究已经扩展到美国44个州，并计划完成对整个美国的扩展

这些数据如何有助于改善卫生公平?

Juhn博士解释说，房屋指数可以提供帮助卫生保健组织预测和确定哪些人需要卫生支持服务的社会决定因素，如交通，社会支持,或金融援助在移植或癌症治疗等昂贵的服务之前或之后。它还可以帮助监控如何进行社会决定因素健康状况随时间的变化，从而能够及早查明支助需求。

Juhn博士解释说:“为了证明house的分析能力，我们在大流行早期进行了地理空间分析，以确定COVID-19病例的热点。“我们在低收入公寓和移动住宅社区等居民高度集中的地区发现了热点。然后，我们指导实践，为这些服务不足的人群接种COVID和流感疫苗。他们实际上可以通过社区参与接触到目标地区的人们。”

Juhn博士和他的实验室正在与梅奥诊所平台合作，通过使用house指数来识别和检测人工智能偏见。在研究哮喘时，有一个例子浮出水面。该研究表明，在house测量的低SES和高SES的哮喘儿童之间，机器学习模型性能(即AI偏差)存在显著差异。

“作为科学家，我们非常擅长研究发现科学和转化科学，但不一定是实施科学和传播科学。梅奥诊所平台可以发挥重要作用，我们如何让人工智能成为用户可用的有用工具和技术，并为人工智能工具的应用赢得信任卫生保健．"

“我们研究了偏见的来源，”Juhn博士解释道。“我们发现，来自较低社会经济背景的儿童更容易出现数据缺失，这意味着数据不完整。第二个问题是不准确——也就是说，有一组儿童符合哮喘标准，但没有哮喘诊断。这些偏见可能使他们无法获得预防性和治疗性干预措施。这些观察结果引起了人们对不同SES背景的患者之间电子健康记录质量差异的担忧，这可能是SES潜在的AI模型偏差的基础。”