AI读片也搞“区别对待”？放射科医生揪出诊断偏见的三大“陷阱”

主要观点总结

人工智能（AI）在放射学领域展现出巨大潜力，但可能存在算法偏见，加剧健康不平等现象。发表在Radiology上的研究总结了评估放射学AI偏见的潜在陷阱，并提出了最佳实践和未来方向。研究聚焦于医学数据集、人口统计定义和统计评估这三大关键领域。

关键观点总结

关键观点1: 医学数据集方面存在的挑战和问题

医学数据集人口统计信息报告不足、不平衡以及混杂因素的存在，严重限制了对AI偏见的有效评估和缓解。报告缺失严重，极少报告种族、民族或健康保险等关键信息。混杂因素干扰可能导致AI模型因错误原因做出正确诊断。

关键观点2: 人口统计定义的问题及其对评估的影响

不精确和混淆的人口统计定义使得识别和量化AI偏见变得困难，甚至可能得出误导性结论，影响健康政策的制定。性别与性别认同的混淆，以及粗糙标签掩盖重要差异等问题都需要关注。

关键观点3: 统计评估的重要性和挑战

缺乏与临床场景紧密结合的标准统计评估框架使得公平性结论难以解读和应用。定义不清的“偏见”，阈值选择影响结论，以及统计评估与临床实际脱节等问题都需要重视。

关键观点4: 研究的启示和建议

为了确保AI技术真正造福于所有人，需要采取行动规避算法偏见。研究提出了具体的最佳实践和未来方向，包括医学影像数据集的报告要求、人口统计定义的精确性，以及统计评估的标准化等。

正文

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研究团队通过系统回顾现有文献和数据集实践，分析了评估AI偏见过程中的具体问题，并提出了解决方案。这些问题涵盖了从技术层面（如不同偏见的统计定义如何影响对AI模型是否偏见的结论）到社会文化层面（如种族和民族的不同惯例如何影响偏见的识别或掩盖）等多个方面。

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医学数据集

医学数据集人口统计信息报告不足、不平衡以及混杂因素的存在，严重限制了对AI偏见的有效评估和缓解

报告缺失严重 ：对23个公开胸片数据集的回顾发现，17%在整体层面、26%在图像层面完全不报告任何人口统计信息。图像层面的报告缺失尤其阻碍了按亚组分析识别偏见。

报告内容有限 ：数据集通常报告年龄(83%)和性别(78%)，但极少报告种族(13%)、民族或健康保险(4%)（健康保险是社会经济状况的替代指标）

混杂因素干扰 ：数据集可能包含非人口统计的混杂因素（如扫描仪品牌型号、检查科室、投照体位、医院、疾病流行率），这些因素本身可能与健康结局或医疗获取差异相关。令人惊讶的是，AI模型能仅凭图像识别这些因素（如利用左右标记识别拍摄医院），导致AI可能因错误原因做出正确诊断

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人口统计定义

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