新AI工具识别未确诊阿尔茨海默病病例并缩小种族差异
加州大学洛杉矶分校医疗中心开发的新型AI诊断系统SSPUL成功识别电子健康档案中未确诊的阿尔茨海默病病例,该工具采用半监督正-未标记学习技术结合显式种族偏见缓解策略,在非西班牙裔白人、非西班牙裔非裔、拉丁裔及东亚裔群体中实现77%-81%的检测敏感性,较传统模型提升近一倍,通过种族特异性患病率估计和阈值调整将诊断差距降低53%,129,000例患者数据验证显示其预测结果与遗传学风险评分高度吻合,为消除医疗健康差异提供创新解决方案,有望推动早期干预并改善脆弱群体诊疗公平性。

