在药物研发到个体化医疗各环节，人工智能系统正在彻底改革我们对待健康和疾病的态度。临床开发的整个生命周期生成了庞大的数据体量，而通过策略性地应用人工智能工具——例如医疗图像和不良反应检测的数据标注——这些数据的巨大潜力才得以真正释放。然而，将人工智能整合到这样一个敏感而关键的领域伴随着一种伦理上的必要性：确保我们部署的人工智能系统没有偏见。
医学数据中的偏倚问题
临床数据的偏倚往往源于历史上的健康不平等和差距在医疗保健方面。举个例子，假如一个数据集对某一人口群体有过多的代表性，那么基于该数据集训练的人工智能对于那些未能充分代表的群体来说，其性能可能就会大打折扣。这可能会产生严重的临床影响，包括对这些群体的误诊或不适当的治疗建议。
另一个挑战是数据收集过程本身带来的偏见。临床数据可能是从迎合特定患者群体的医疗机构收集的，这可能会无意中排除其他人群。此外，在边缘化社区，某些医疗状况可能诊断不足，导致不完整或扭曲的临床数据。了解数据收集过程中的这些临床偏差对于确保人工智能驱动的系统符合道德和精确，为所有患者提供公平的护理至关重要。
减轻偏见：多方面的方法
1.多样化的数据集
一个基本步骤是确保数据集的多样性。
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药物警戒与患者安全：多样化的数据集有助于安全团队跟踪和主动应对不同患者群体的药物不良反应，以确保药物安全性的合规报告。
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社会倾听/监控：收集不同患者人口统计数据可确保更全面地监控不同社区的患者情绪、担忧和反馈。
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专利/知识产权保护：在医疗器械开发过程中识别潜在的专利侵权或知识产权挑战，通过多样化、有洞察力的数据来实现。
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诊断学：诊断中的动态数据有助于创建更准确和更具包容性的诊断工具，有助于减少代表性不足的人口中的误诊风险。
2.透明的收款做法
数据收集做法的透明度以及数据收集地点、方式和来源的明确文件记录至关重要。
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药物警戒与患者安全：透明的数据收集做法提高了药物警戒工作的问责制和可追溯性，最大限度地提高了及时发现和记录不良事件的能力。
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专利/知识产权保护透明的收集程序提供了关于数据来源和方法的明确文件，有助于保护知识产权。
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诊断学：透明的收集做法对于验证诊断工具的公平性和准确性以及获得监管机构的批准至关重要。
3.算法审计
对数据集和算法的定期审计对于检测和纠正偏差至关重要。
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药物警戒和患者安全：药物警戒审计有助于有效识别不良事件的模式或趋势，尤其是在分析各种患者人口统计数据时。
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社会倾听/监控：审计确保用于社交倾听的算法正确地收集和分析来自不同社区和来源的信息。
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专利/知识产权保护：算法审计检查可能指向受保护信息不当使用的数据趋势，这有助于识别任何知识产权侵权行为。
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诊断：定期审核诊断算法可以保持其为各种患者人口统计数据产生一致且无偏见结果的能力，从而提高诊断准确性。
4.包容性人工智能发展
让利益相关者参与进来，并让来自不同背景的患者参与到人工智能开发过程中，可以灌输并融入对不同群体的需求和挑战的有价值的动态见解。
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药物警戒与患者安全：开发包容性人工智能有助于检测和路由不良事件，以便更准确地报告更广泛的患者群体，从而提高患者安全性。
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社会倾听/监控：让不同的利益相关者参与人工智能开发，可以保证社交倾听工具考虑到不同社区的需求和关注。
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专利/知识产权保护：人工智能开发的包容性有助于道德和法律考虑，同时保护医疗行业的知识产权。
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诊断学：为AI技术创建包容性诊断培训材料，扩大范围，确保各种医疗问题和背景的患者能够得到高效服务。
5.继续教育
持续教育和培训人工智能开发者及其用户道德考虑的重要性和偏见的潜在后果，对于培养生命科学中负责任的人工智能使用文化至关重要。
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药物警戒与患者安全：继续教育强调了解安全法规的重要性，这在药物警戒中至关重要。
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社会倾听/监控：提供道德人工智能培训，确保社交倾听专家意识到有偏见的数据收集和处理可能带来的后果。
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专利/知识产权保护：知识产权保护教育对于专业地驾驭生命科学领域错综复杂的专利领域至关重要。
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诊断学：持续的教育强调了在诊断工具开发中保持人工智能道德标准的重要性，以避免最终输出中的偏见。
6.监管合规
遵守医疗保健中人工智能的监管标准和指南可确保伦理问题得到系统解决。
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药物警戒与患者安全：遵守监管标准对于药物警戒至关重要，以确保患者安全和报告合规性。
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社会倾听/监控：法规遵从性通过遵守数据隐私和安全要求，在社交倾听工作中加强患者隐私。
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专利/知识产权保护：遵循知识产权法规对于保护健康科学行业的专利和知识产权至关重要。
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诊断学：遵守法规可最大限度地发挥人工智能诊断工具在临床环境中安全高效应用的潜力，也是获得监管机构批准的先决条件。
展望生命科学中人工智能的伦理未来
承认和减轻人工智能应用中的偏见对于确保所有人的公平健康结果至关重要。作为更广泛的行业推动的一部分，当务之急是优先创建公平、透明和包容的人工智能系统。
随着我们继续利用人工智能的潜力，捍卫支撑医疗保健本质的公平和信任原则至关重要。在DataForce，我们的数据收集和标记服务旨在优先考虑道德因素，确保您的人工智能系统在高质量、多样化和代表性的数据集上接受训练。
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（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）
编辑：张洋续
