从帮助医疗服务提供者提供以患者为中心的服务，到缩短制药公司的药物研发周期，人工智能及其相关技术正在彻底改变我们对全球医疗、疾病、治疗和预防的看法。各类临床开发过程的整个生命周期都会产生大量的数据。
通过战略性地应用由负责任的医学数据标注和异常检测驱动的不同AI工具，医疗研究人员和医生正在挖掘这些生成数据的潜力。然而，与其他领域相比，医疗领域存在一项固有的伦理要求，这无疑是一项挑战：确保AI系统无偏见。
医学数据标注需求的增长
还记得致命的新冠疫情如何让全世界陷入瘫痪吗？这对医疗行业来说是一个警钟。由符合伦理的医疗数据标注驱动的人工智能解决方案提供了所需的准确性、效率和速度，可以提前识别此类致命疾病并采取预防措施。简而言之，医疗AI解决方案使医疗服务提供者和患者能够采取积极的方法。
“人工智能将彻底改变我们的生活方式，包括我们的医疗系统。”
Michelle Donelan（米歇尔·多内兰），英国前科学、创新和技术国务大臣
这一点从以下事实中可见一斑：医疗数据标注工具市场预计到2030年将达到7.1915亿美元，复合年增长率为27.5%。如此迅猛的增长凸显了医疗应用对准确标注的需求。而这些革命性工具的核心正是准确标注的医学数据。那么，让我们来探索一下不同类型的医学数据标注。
理解医疗领域的不同类型数据标注
医学数据有多种形式：如X光片、CT扫描和MRI图像，文本数据如医生笔记和处方，以及视频数据如超声波、心脏超声和内窥镜检查等。标注涉及多个专业领域，每个领域都需要独特的专业知识和伦理考量。以下是详细内容：
I. 医学图像标注
人工智能可以高效地进行医学图像诊断，并帮助医疗服务提供者提供可靠且准确的结果。在癌症和肿瘤等情况下，延迟诊断可能是致命的。因此，医学图像标注涉及标记医学图像，如X光片、MRI、CT扫描和病理切片。标注员识别解剖结构、异常情况和疾病标志物。通过这种方式，AI系统被训练用于诊断成像、放射学、手术规划等。
II. 医学文本标注
从手写笔记到保险报告，大量医学数据以文本形式存在。因此，医学文本标注专注于临床笔记、研究论文、患者记录和制药文件。它涉及提取实体，如症状、药物、程序和结果。这使得自然语言处理应用于医疗文档和摘要、临床决策支持等领域成为可能。
III. 医学视频标注
视频标注正在通过简化外科手术分析和加强患者监测，在医疗行业取得进展。医疗行业使用医学视频标注来标记外科手术、培训视频和患者监控录像。标注员跟踪仪器、识别手术步骤并标记关键事件。这支持了外科机器人AI的发展，并促进了医疗专业人员的改进培训。
然而，只有当模型无偏见时，所有这些类型的医学标注过程和举措才被认为是成功的。而这只有在底层的数据标注准确、可靠且无不良偏见的情况下才能实现。否则，后果将不堪设想。
不良偏见：医疗领域AI的一大障碍
临床数据中偏见的根本原因是历史上的健康差距和获取医疗服务的不平等。例如，当数据集过度代表某一特定人口群体时，任何基于该数据集训练的AI模型都会对未被充分代表的人群给出错误或高度不准确的结果。最近的研究揭示了令人震惊的统计数据：对于具有相同年龄、性别、医疗投诉和急诊分诊评分的患者，白人患者的医疗检测率比黑人患者高出4.5%。
虽然看似微不足道，但这些偏见往往会产生严重的临床后果。它们导致针对特定群体的治疗建议不准确和误诊。另一个问题是数据收集过程中产生的偏见。大多数数据标注公司从不同的医疗机构和医院收集和处理临床数据，而这些机构通常服务于特定患者群体，导致其他群体的无意排除。
此外，几个医疗状况在边缘化社区中仍未被充分诊断，导致数据倾斜、不准确和不完整。因此，理解和应对这些偏见至关重要，以确保开发的人工智能工具和系统准确且合乎伦理，向每位患者提供平等的护理。
“如果某些患者亚组系统性地未接受充分检测，那么你就是在将这种偏见植入模型中。”
——Jenna Wiens（詹娜·韦恩斯），AI与数字健康创新联合主任
偏见医疗AI的真实世界影响
偏见医疗AI的后果远不止统计误差。一项突破性研究表明了积极变革的潜力：纠正医疗中的种族偏见可以使接受额外护理的黑人患者比例从17.7%增加到46.5%。这一统计数据不仅突显了当前问题的严重性，也展现了通过符合伦理的医学数据标注实践改善的巨大机会。
采用多管齐下的方法缓解医疗数据偏见
在当今非结构化数据泛滥的时代，外包医学数据标注是正确的选择。但工作尚未结束，因为伦理考量和数据安全措施是两个需要关注的领域。对于医疗和临床数据，标注员必须采取多方面的方法，在药物流行病学、社交倾听、患者数据安全和医学诊断这四个关键领域缓解任何偏见。同时，必须遵循行业合规指南并维护数据保密性。
1. 收集和利用多样化数据集
任何AI驱动的医疗系统或工具要在大规模部署中取得成功，其训练数据集必须来自多样化的来源。
- 患者安全和药物流行病学： 来自多样化来源的数据集帮助药品安全团队主动监控和应对不同人群中可能出现的药物副作用。这确保了药物安全性报告中的监管合规性。
- 社交监控： 从广泛的患者人口统计数据中收集数据，能够更全面地监控不同人群中的患者关切、情绪和反馈。
- 患者数据保护： 深入且多样化的数据有助于在医疗设备开发阶段识别患者数据泄露和其他类似挑战。
- 改进诊断： 利用从多种人口统计数据中获取的数据集，设计更具包容性和准确性的诊断工具。这显著降低了未被充分代表人群中误诊的可能性。
2. 采用透明的数据收集措施
数据收集是医疗数据标注过程的第一步。确保数据收集过程完全透明，明确记录数据来源和收集方法。
- 患者安全和药物流行病学： 在数据收集过程中保持透明性，增强药物安全性举措中的可追溯性和问责制。这优化了立即检测和记录负面结果的能力。
- 患者数据保护： 数据收集过程的透明性有助于保护知识产权，提供关于数据来源和收集方法的清晰详细文档。
- 改进诊断： 遵循透明的数据收集流程对于验证各种诊断工具的准确性和公平性至关重要，同时有助于获得监管批准。
3. 定期算法审计
标注公司必须频繁且详细地对数据集进行审计，以检测和纠正偏见。这还确保了结果的准确性和可靠性。
- 药物流行病学和患者安全： 定期且彻底的审计有助于检测有害事件的趋势和模式，尤其是在分析多样化患者人口统计数据时。
- 社交倾听/监控： 社交倾听策略的定期算法和流程审计确保从不同数据源和人群中高效收集和分析数据。
- 专利/IP保护： 端到端审计检查数据集中是否存在不当使用机密数据的趋势，进一步协助检测IP侵权行为。
- 诊断： 定期审计来自诊断工具的数据集，有助于维持其为不同人口统计数据的患者生成无偏见和一致结果的能力，从而提高整体诊断准确性。
4. 合规性
医疗领域的AI工具必须遵守行业指南和监管标准，以确保系统地解决所有伦理问题。
- 药物流行病学和患者安全： 在药物流行病学数据标注过程中严格遵守监管政策和行业标准至关重要。这确保了完整的报告合规性和患者安全。
- 社交倾听/监控： 在社交倾听策略中执行合规性确保患者隐私，严格遵守数据安全和隐私规定。
- 专利/IP保护： 在处理和标注数据时遵循明确的IP法规有助于保护专利和IP权利。这在研究、专利和知识产权至关重要的健康科学行业中尤为重要。
- 诊断： 遵循法规优化了在临床环境中安全有效地使用AI诊断工具的机会。此外，这对于获得监管认可至关重要。
5. 持续培训
数据标注员和AI模型开发者必须接受有关伦理考量和临床数据中潜在偏见后果的培训。这对于培养医疗和医学科学领域负责任的AI使用文化至关重要。
- 药物流行病学和患者安全： 定期培训数据收集期间实施安全措施的要点及其重要性，对药物流行病学至关重要。
- 社交倾听/监控： 提供伦理AI和数据收集培训，确保从事社交倾听的数据专家清楚了解数据收集、处理和标注中偏见的潜在后果。
- 专利/IP保护： 综合培训保护知识产权非常重要，有助于数据标注员在医疗科学和医疗行业中复杂的专利环境中导航。
- 诊断： 定期培训强化了开发AI驱动诊断工具时满足伦理标准的重要性，以减轻结果中的任何偏见。
总结
识别、理解并解决AI驱动医疗系统和工具中的各种偏见，对于确保所有人群的公平和准确健康结果至关重要。作为全行业的一项倡议，当务之急是优先开发高度透明、公平和包容的AI系统。
当组织将医疗数据标注外包给专业且细致、高效和精确的团队时，提升现实世界医疗数据质量变得更加顺畅。此外，医疗保健的未来取决于我们对道德AI开发的集体承诺。这一切都始于高质量、准确且无偏见的医学训练数据这一基本构建块。
因此，医疗保健领域所有垂直行业和领域若想充分利用人工智能的潜力，第一步是投资于高质量、准确且无偏见的医学数据标注服务。
(全文结束)
