嵌入式偏差:人工智能给医疗保健算法带来新挑战 |统计-统计

2024-09-11 04:07:30 英文原文

罗得岛州普罗维登斯 在布朗大学一座由洞穴改建的教堂里,医生兼数据科学家利奥·塞利 (Leo Celi) 在场边观察到,一桌高中生正在传递一个塑料鳄鱼装置。脉搏血氧计夹在一名学生的指尖上:97,他大声读出,然后将其交给旁边的学生。

当你低于 90、92 时,我们作为医生会有点不高兴。”,最近在麻省理工学院计算生理学实验室完成博士后工作的医生 Jack Gallifant 说,Celi 在该实验室负责临床研究。

这次演示有更广泛的意义。塞利环游世界,指导学生和医学实习生设计人工智能算法,预测患者未来从疾病中康复的可能性,或者首先预测患者患病的可能性。这项工作依赖于可靠的数据,而脉搏血氧计因一个令人不安的功能而臭名昭著:它们为肤色较深的患者提供的血氧读数不太准确。

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罗得岛州普罗维登斯 在布朗大学一座由洞穴改建的教堂里,医生兼数据科学家利奥·塞利 (Leo Celi) 在场边观察到,一桌高中生正在传递一个塑料鳄鱼装置。脉搏血氧计夹在一名学生的指尖上:“九十七”,他大声念出,然后递给了旁边的学生。塞利环游世界,指导学生和医学实习生设计人工智能算法,预测患者未来从疾病中康复的可能性,或者首先预测患者患病的可能性。本文仅供 STAT 订阅者解锁本文以及深入分析、时事通讯、高级事件和新闻提醒。登录要提交更正请求,请访问我们的联系我们页面。