Adhera Health的一项新研究将在本周于宾夕法尼亚州匹兹堡举行的美国医学信息学协会（AMIA）信息学峰会上展示，该研究揭示了用于糖尿病和心脏病管理的临床决策支持机器学习（ML）模型中的显著差异。这项名为《在糖尿病和心脏病管理中机器学习临床支持的不一致模型性能和稳定性》的研究突出了预测准确性中的年龄和性别偏见，强调了对更包容和公平的数字健康解决方案的迫切需求。
通过对超过25,000名慢性病患者的数据进行分析，研究发现，ML模型偏向年轻和男性患者，而老年患者——他们通常具有更高的数据复杂性——则面临不一致的模型性能。这暴露了医疗AI的一个关键问题：仅靠代表性训练数据并不能保证公平的结果。为了应对这一问题，该研究引入了一种新的分析框架，以超越传统性能指标来评估模型的公平性，为更可靠和无偏见的AI驱动临床工具提供蓝图。
作为家庭中心数字健康的领导者，Adhera Health致力于确保AI驱动的医疗保健解决方案能够公平地服务于所有患者。该公司的针对儿童慢性疾病（包括1型糖尿病、2型糖尿病和儿童肥胖症）的数字伴侣利用AI驱动的个性化技术，同时解决影响健康结果的社会、行为和系统因素。
“我们很高兴看到这些重要的讨论在AMIA会议上成为焦点，”Adhera Health的首席执行官兼联合创始人里卡多·C·贝里奥斯说，他也是这项已发表研究的贡献者。“这项研究强调了数字健康公司需要优先考虑AI驱动工具的公平性和包容性。通过利用新研究和伦理AI原则，并确保预测模型的设计能够服务于多样化的群体，我们可以开发出更有效的数字健康解决方案，真正改善所有家庭成员的健康结果，而不仅仅是那些在训练数据中最常被代表的人群。”
加入AMIA 2025的讨论
该研究将在2025年3月12日在宾夕法尼亚州匹兹堡的Omni William Penn酒店举行的AMIA信息学峰会2025上，在下午1:30至3:00的S25会议期间展示。Adhera Health的数据科学家伊奥尼斯·比利奥尼斯将讨论这些发现以及构建更公平的AI驱动医疗保健解决方案的前进方向。
关于Adhera Health
Adhera Health提供深度个性化的、由AI驱动的数字健康解决方案，帮助家庭应对儿童慢性疾病。我们的平台整合了行为科学、机器学习和实时分析，为护理人员、患者和医疗团队提供全面的数据驱动支持。通过纳入社会决定因素（SDOH），我们解决了影响儿童健康结果的社会、环境和经济因素。受到财富500强公司和领先医疗系统的信赖，Adhera Health正在通过可持续的家庭聚焦解决方案革新儿科医疗保健。
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