利用人工智能消除膝关节疼痛诊断中的种族差异

一个隶属于美国几家机构的研究团队开发了一种基于人工智能的应用程序，用于对膝盖骨关节炎患者的疼痛程度进行分类。在他们发表在杂志上的论文中自然医学该小组描述了使用一种新的人工智能训练方法，以及他们在患者诊断中关于种族偏见的结果。Weill Cornell Medicine的Said Ibrahim在同一期杂志上发表了一篇新闻与观点文章，概述了该团队的工作。

先前的研究表明，美国的少数族裔(尤其是黑人)往往比白人获得更低质量的医疗保健。研究还表明，医生倾向于相信少数患者夸大他们的条件和他们所经历的问题的程度。他们还经常被认为夸大了他们因膝盖骨关节炎等疾病所感受到的疼痛程度。正如研究人员所指出的，结果是少数民族不太可能进行人工膝关节置换，这是治疗膝骨关节炎时减少疼痛的最佳策略。

人工智能已被广泛应用于各种医疗领域，主要用于帮助发现癌症或其他疾病人体组织．通常情况下，这类人工智能系统是通过使用医生对研究条件的评估来训练的。但是，正如研究人员指出的那样，这种方法引入了人类对这种系统产生的结果的偏见。在这项新的研究中，研究人员采用了一种不同的方法——他们使用x光和患者自己对病情的描述(包括他们自己对自己疼痛水平的评估)来训练他们的系统。

然后，研究人员使用他们的人工智能系统对人类志愿者进行诊断骨关节炎并将他们的发现与医生的意见进行比较。在这样做的过程中，他们发现人工智能系统在所有患者中的表现都优于医生，尤其是在患者中少数民族病人。

研究人员表示，他们的研究结果证明了在诊断少数族裔患者时存在偏见，也为纠正这一问题提供了一条途径。他们认为，人工智能系统可以作为填补盲点的工具，盲点是由基于患者肤色的固有偏见造成的。

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