换一批消除健康数据中的算法偏见：STANDING Together共识的启示
Eliminating algorithmic bias in health data: insights from the STANDING Together consensus
摘要随着人工智能（AI）在医疗领域的广泛应用，算法偏见已成为影响医疗公平的重要问题。健康数据作为AI模型训练的基础，其偏见不仅会降低模型准确性，还可能加剧健康不平等。如果健康数据不能充分代表所有社会群体，尤其是少数族裔、老年人和残障人士等边缘群体，基于这些数据训练的AI模型可能会导致不公平的决策。为应对这一问题，STANDING Together共识提出了一系列建议，旨在提高健康数据的透明度，并评估数据集的公平性。本文通过分析相关文献，探讨健康数据中的偏见问题，并分析STANDING Together共识建议的潜在影响。文章认为，提高健康数据的多样性、透明度，以及主动评估数据集的公平性，有助于消除算法偏见，推动医疗公平，并为各类群体提供更加公正的医疗服务。
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关键词
算法伦理健康数据人工智能STANDING Together共识数据透明度医疗公平Algorithmic ethicHealth dataArtificial intelligenceSTANDING Together consensusData transparencyEquitable healthcare
栏目名称
DOI
10.3760/cma.j.cn101909-20241231-00240
发布时间
2025-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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