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AI 在医疗领域应用广泛，但临床 AI 常因数据和算法偏差导致误诊等问题。研究人员分析初级护理患者数据集，利用 Fairlearn 工具识别并缓解性别、种族、年龄偏差，证实数据存在相关偏见，对构建公平 AI 系统有重要意义。
在医疗技术飞速发展的当下，人工智能（AI）凭借强大的预测能力，正深刻改变着疾病诊断与治疗的传统模式，为精准医疗和个性化健康管理带来曙光。然而，这一领域却暗藏 “陷阱”—— 临床 AI 系统常因数据采集的片面性和算法设计的局限性，滋生出基于种族、性别、年龄等维度的偏见。例如，数据中特定群体样本的缺失、社会历史偏见的隐性嵌入，可能导致 AI 在风险评估时 “厚此薄彼”，轻则引发误诊误判，重则加剧医疗资源分配的不公，让本就处于弱势的群体雪上加霜。如何让 AI 在医疗领域真正做到 “一碗水端平”，成为亟待破解的科学与伦理难题。
为攻克这一挑战，来自相关研究机构的研究人员聚焦初级护理患者群体，开展了一项关于医疗健康领域无偏风险预测算法的深度研究。他们以真实世界的医疗数据集为 “解剖标本”，抽丝剥茧般探寻数据与算法中隐藏的偏见，并尝试用科学方法为 AI “去偏”。研究成果发表在《Informatics in Medicine Unlocked》，为构建更公平、可靠的医疗 AI 系统提供了关键启示。
研究人员主要采用了以下技术方法：首先，使用 Python 的 Jupyter notebooks 对数据集进行预处理，包括数据清洗、列重命名和排序，通过插补处理缺失值以确保数据完整性；其次，借助微软开发的开源算法公平性工具 Fairlearn，在机器学习工作流的预处理和后处理阶段，对数据和模型中的偏见进行识别、量化和缓解；最后，运用支持向量回归（SVR）、线性回归（LR）、梯度提升回归（GBR）等机器学习算法，结合 80-20 的训练测试数据划分，通过均方误差（MSE）等评估指标，对比分析有偏和无偏数据及算法对预测性能的影响。数据集来源于 Obermeyer 研究的合成版本，包含 2013-2015 年参与基于风险合同的 48,784 名初级护理患者的 160 项变量。
偏见识别结果
- 预处理阶段：通过描述性统计和可视化分析发现，数据集存在显著的种族、性别和年龄分布失衡。白人占比 88.6%，黑人仅 11.4%；女性占 63.1%，男性 36.9%；25-54 岁和 55 岁以上人群占比较高，18-24 岁人群仅 3.7%。此外，黑人患者的平均风险评分和医疗成本高于白人，且方差更大；女性平均医疗成本高于男性；模型在预测不同年龄组时误差率差异显著。交叉分析显示，白人女性 25-54 岁群体在数据中过度代表，而黑人男性和女性在各年龄组的风险评分预测误差均显著高于白人。
- 后处理阶段：利用 Fairlearn 工具对模型进行评估，发现无论采用何种算法，模型在预测白人、女性和低年龄组时均方误差（MSE）更低，表现更优；而对黑人、男性和高年龄组的预测误差显著更高，存在系统性偏见。交叉偏见分析进一步表明，黑人男性和女性在各年龄层的风险评分预测中误差率最高，处于双重不利地位。
偏见缓解尝试
- 预处理阶段：采用过采样和欠采样技术平衡数据。过采样使黑人数据训练的模型在预测白人时 MSE 降低 4.1%，男性数据训练的模型预测女性时 MSE 降低 11.1%；欠采样对性别和年龄偏见有一定缓解作用，但加剧了种族偏见。
- 后处理阶段：通过调整因子策略对不同种族群体的预测结果进行校正，尝试缩小黑人和白人的 MSE 差距，但完全消除偏见仍需进一步探索更复杂的缓解技术。
研究结论表明，医疗数据集中普遍存在种族、性别、年龄及交叉偏见，这些偏见会显著影响风险预测模型的公平性，导致资源分配不公，加剧医疗不平等。尽管 Fairlearn 等工具为偏见检测提供了有效手段，但偏见缓解需要结合数据预处理、算法调整和跨学科伦理考量的综合策略。该研究不仅为医疗 AI 的偏见检测提供了可复现的方法框架，更呼吁建立严格的行业标准和监管机制，确保 AI 在医疗应用中兼顾技术效能与社会公平。未来，需进一步扩大数据集多样性，开发更先进的偏见缓解算法，并推动临床实践、数据科学与伦理学的深度融合，让医疗 AI 真正成为普惠众生的 “公平秤”。
