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评论：健康类AI应用在写代码前就带有偏见
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AI 综述
数字健康工具在写下第一行代码前就已受西方、欧洲中心视角塑造，其训练数据常只覆盖少数人群，导致对代表性不足群体造成实际伤害。一项涉及十国合作者的研究指出，用于诊断皮肤病的算法多在浅色皮肤上训练，可致深色皮肤人群误诊；美国医院曾用算法筛选需额外照护的患者，被标记者中黑人患者不足18%，而本应超过46%，原因是该算法以年度医疗支出计算风险分数。研究主张在开发前就纳入社区知识、数据主权与多元健康观。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月8日 02:28
研究指出健康AI训练数据偏西方视角，皮肤病算法可致深色皮肤人群误诊，呼吁开发前纳入社区知识。后续时间线
10月8日
- The Conversation · 人工智能为什么多数健康 App 在写下第一行代码前就已带有偏见
数字健康工具在写第一行代码前就已受西方、欧洲中心视角塑造，其训练数据常只覆盖少数人群，导致对代表性不足群体造成实际伤害。一项涉及十国合作者的研究指出，用于诊断皮肤病的算法多在浅色皮肤上训练，可致深色皮肤人群误诊；美国医院曾用算法筛选需额外照护的患者，被标记者中黑人患者不足 18%，而本应超过 46%，原因是该算法以年度医疗支出计算风险分数。研究主张在开发前就纳入社区知识、数据主权与多元健康观。
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