与机器学习课程的竞争

《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》：Race Against the Machine Learning Courses

当前医疗AI机器学习课程普遍缺乏数据偏差教育，分析11门课程仅5门涉及且时间不足。需强化数据背景、来源及偏差评估教学，以创建公平算法和多样化数据源，减少偏见危害。所有医疗AI教育应加强此方面，早期干预算法开发至关重要。

　　

摘要

尽管人工智能在医疗保健领域的整合速度很快，但当前的机器学习课程中仍存在一个关键缺陷：缺乏关于识别和减少数据集中偏见的教育内容。这种疏忽可能会通过带有偏见的AI模型进一步加剧现有的健康不平等现象。通过对11门知名的在线课程进行分析，我们发现只有5门课程涉及数据集偏见问题，而且通常在这些课程中，关于偏见的内容所占时间远少于技术方面的内容。本文呼吁课程开发者优先开展数据背景方面的教育，使学习者掌握评估数据来源、收集方法以及数据中潜在偏见的工具。这种方法有助于开发公平的算法，并利用多样化的数据来源，从而最终减轻医疗保健领域中人工智能偏见带来的负面影响。虽然本分析主要针对公开可获取的课程，但它强调了在所有医疗保健相关机器学习教育中解决偏见问题的紧迫性。在算法开发阶段尽早采取干预措施至关重要，以防止数据集和模型偏见的进一步扩大，确保人工智能在医疗保健领域的应用既负责任又公平。