AI助力公平医疗，解决数据收集中的偏见和挑战【精彩视频】

AI助力公平医疗，解决数据收集中的偏见和挑战【精彩视频】

目录

1. AI为公平医疗提供了解决方案💊
   • 如何构建机器学习模型？
   • 数据收集的重要性🔍
   • 如何定义结果？💡
   • 部署后的考虑事项🚀
2. 数据收集中的偏见和挑战😞
   • 医疗数据中的社会偏见🤝
   • 如何解决偏见？
   • 结果定义中的差异💭
3. AI在医疗领域的未来前景🔮
   • 积极面和挑战
   • 如何安全地整合AI？

AI为公平医疗提供了解决方案💊

在探讨公平医疗之前，我们应该如何构建机器学习模型呢？如果我们想要构建一个可以在医院中部署的分诊模型，该如何做呢？比如当患者进行胸部X光检查时，我们能否根据结果判断他们是否健康，从而决定是否可以回家，或者需要等待医生的进一步检查呢？首先，我们需要收集大量的数据，这是整个过程的第一步。我们可能需要收集超过70万份胸部X光片，并收集相关的标签数据。对于分诊系统而言，我们可能希望收集“无异常”（No Finding）的标签，代表患者的健康。然后，我们会优化一个算法，训练一个密集神经网络（DenseNet）等卷积神经网络模型，并进行结果预测。我们要确保这个模型达到最先进的水平，并且与人类医生的表现相媲美甚至更好。这通常是我们部署模型的方式，也是FDA审查模型性能的方式。然而，问题在于，模型在不同人群中的表现如何呢？例如，让我们看看在这个最先进的模型中假阳性率的差异。如果在某个亚群体中，比如女性中，这个假阳性率更高，那么将会导致在需要治疗的女性患者中，无法得到相应治疗的情况升高。因此，当我们审计这个最先进的模型时，我们发现它在女性患者、年轻患者、黑人患者和使用医保的患者中，表现出了最低的性能和最高的漏诊率。而这种问题不仅仅限于影像数据，当我们在临床记录等其他数据中进行学习时，也会遇到类似的问题。因此，如果我们想要在医疗领域推动道德的AI应用，就需要持续不断地进行改进，这需要多样化的数据和团队的积极参与，从问题选择开始直至部署后的考虑。

AI在公平医疗中的应用带来的一些挑战和解决方案：

1. 数据收集中的偏见和挑战

   • 健康数据中潜藏的社会偏见
   • 如何清除数据中的偏见？
   • 医疗数据收集中的伦理和法律问题

2. 结果定义与模型训练之间的差异

   • 结果定义对AI模型的影响
   • 标注实践的重要性
   • 解决标签偏见的方法

3. 部署后的考虑事项

   • AI模型对人类医护人员的影响
   • 安全整合AI的关键因素
   • 受限于模型而不是完全解决问题？

数据收集中的偏见和挑战😞

我们对数据收集和标注过程中的偏见以及偏见所带来的挑战进行更深入的讨论。医疗数据本身携带了许多社会偏见，这些偏见导致了我们前面所提到的一些问题。那么，这些问题的深层次原因是什么呢？

首先，我们需要认识到医疗数据中存在潜在的社会偏见。比如，是否应该从患者的病历中删除自我报告的种族信息，以防止模型将其用于学习？在某些情况下，医生无法确定患者的报告种族是黑人还是白人，但模型可以高度准确地判断出来。模型可能会利用我们认为可能是公平的信息，例如不同人群之间疾病患病率的统计相关性。有时，模型可能会利用患者的负面标签，比如将患者称为困难患者，从而更有可能是黑人患者。这种问题不仅限于一种数据模态，医学影像数据也存在类似的问题。但是，我们无法简单地从数据中删除这些信息，因为它们在数据中被深度嵌入，并且不容易去除。

既然我们无法简单地从数据中移除这些偏见，那么这又如何影响我们学习的方式呢？另一个需要考虑的问题是结果的定义。我们目前通常使用机器学习中的标准标签方法来定义结果。但这样做与实际情况相比可能会存在一定差异。举个例子，如果我们要构建一个机器学习模型来判定一道食物是否符合学校的膳食政策，比如禁止高糖分食物，我们是这样做的：将这道菜给多个标注员，问他们这道菜是否含有高糖分。然后我们会构建一个机器学习模型，根据多数标签来分类这道菜。然而，我们想知道的是，如果我们在上下文中询问标注员同样的问题，结果会有什么不同？在一个情境中，我们问他们这道菜是否含有高糖分，回答是肯定的；但在另一个情境中，我们问他们这道菜是否违反了禁止高糖分食物的学校政策，大多数人说不违反。那么，当我们在一个情境中收集数据、训练模型，然后应用到另一个情境时，会发生什么呢？我们对四种不同的人工规则设置进行了研究，训练了机器学习模型，并观察了这种差距。结果发现，我们目前的机器学习模型使用了我们所定义的标签方法，对结果进行了更严厉的判断，而不是按照我们应用这些模型时的情景，从人类那里收集结果的方式。因此，关键不只在于模型是好是坏，而是我们如何向医护人员传达建议。

AI在医疗领域的未来前景🔮

虽然AI在医疗领域带来了一些挑战，但它也带来了许多积极的影响。通过追随航空业等领域在安全部署技术方面的实践，我们可以借鉴一些经验教训，以使AI在医疗领域安全且高效地发展。

在探索AI在医疗领域广泛应用之前，需要考虑以下几个关键因素：

1. 多样化的数据收集和团队参与

   • 需要多样化的数据以及多学科的团队参与，以避免偏差和片面性。
   • 引入多样化的数据源，包括不同年龄、性别、种族和经济背景等。

2. 模型评估和修正

   • 在算法开发过程中，需要全面评估模型的性能和偏见。
   • 识别并修正模型在不同人群中的不公平性，以确保公平的医疗结果。

3. 安全地整合AI

   • 我们需要确保部署的模型能够增强人类护理，而不是取代它们。
   • 设计机制，使得当模型出错时，不会对护理人员产生不成比例的影响。

通过综合这些因素，我们相信可以在人类医疗领域创造出可操作的洞见，实现更加公平和真实的医疗结果。

FAQ

Q: AI在医疗中会造成更多偏见吗？ A: AI在医疗中可能会反映和放大现有数据中的偏见。没有适当的数据收集和模型评估，确实会产生更多的偏见。

Q: 如何解决医疗数据中的偏见？ A: 解决医疗数据中的偏见是一个复杂而挑战性的问题。需要多领域的团队合作、更详细的数据收集和精确的模型评估。

Q: AI能在医疗中取代医生吗？ A: 目前的AI技术还无法完全取代医生，只能作为辅助工具。医生的专业知识和人文关怀是无法被替代的。

Q: 我们该如何确保AI的安全整合？ A: 为了确保AI的安全整合，需要建立严格的监管框架和培训标准，以减少自动化偏差。在整个流程中的全面考虑是至关重要的。

Q: AI如何实现公平医疗？ A: AI可以通过多样化的数据和团队参与，减少数据中的偏见。此外，透明的模型评估和修正也是实现公平医疗的关键。

精华摘要

• AI在医疗领域的应用可以提供公平的医疗结果，但也面临着数据收集中的偏见和挑战。
• 数据收集中的社会偏见对模型的训练和结果定义产生了影响，需要采取措施解决这些问题。
• 部署后的考虑事项对于确保AI在医疗领域的安全整合至关重要。
• 通过多样化的数据收集、全面的模型评估和修正，可以在医疗领域创造具体可行的洞见，实现公平和真实的医疗结果。

资源：

• FDA