Evoke机构全渠道营销负责人Will Reese指出，人工智能已开始重塑医疗行业。通过预测糖尿病和心脏病风险来降低医疗失误、在手术、影像学、医疗器械和癌症治疗算法的应用，已证明AI能提升患者健康结果。
人工智能驱动医疗公平的五大路径
- 通过识别地理和系统性差异建议支持服务
- 检测诊断流程中的无意识偏见
- 优化社区与学术机构间的护理转介
- 协调少数群体的全方位医疗服务
- 改善临床试验中的疾病管理差异
Reese特别指出，当前医疗数据存在种族、经济地位等结构性缺陷。例如脉搏血氧仪和肾病算法的历史偏见显示，AI可能加剧城乡医疗鸿沟。解决之道在于：
减少AI偏见的五大策略
- 沉浸式体验研究
组建包含伦理学家、社会科学家和用户体验设计师的跨学科团队，深入医疗服务场景，从源头识别数据缺口。
- 追溯算法历史
重新审查既有医疗算法的开发背景，建立透明文档系统追踪潜在偏见，如脉搏血氧仪对深肤色患者的误读问题。
- 组建多元化团队
Inizio MarComms建议在技术团队中融入社会学家、伦理学家等人文领域专家，平衡技术理性与人文关怀。
- 优化数据集多样性
参照"数据营养计划"(Data Nutrition Project)标准，系统评估医疗数据集的人口学特征，填补少数群体数据空白。
- 深化社区合作
与社区组织共建数据收集联盟，通过数据科学竞赛等形式开发包容性算法，建立患者信任机制。
文中强调，医疗AI的发展必须突破技术中心主义，通过跨领域协作构建以健康公平为导向的技术生态，这需要医疗、科技、生命科学和社区组织建立新型合作伙伴关系。
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