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人工智能 （AI） 的快速發(fā)展為創(chuàng)建大量新的醫(yī)療保健工具開(kāi)辟了道路，但為了確保這些工具不會(huì)加劇先前存在的健康不平等，來(lái)自牛津大學(xué)納菲爾德骨科、風(fēng)濕病學(xué)和肌肉骨骼科學(xué)系（NDORMS）、倫敦大學(xué)學(xué)院和民族健康研究中心的研究人員，在英國(guó)健康數(shù)據(jù)研究中心的支持下，首次研究了NHS中種族數(shù)據(jù)的全部細(xì)節(jié)。他們概述了在醫(yī)療保健服務(wù)中使用代表性數(shù)據(jù)的重要性，并將這些信息匯編成一個(gè)可供研究使用的數(shù)據(jù)庫(kù)。

這項(xiàng)新研究發(fā)表在《科學(xué)數(shù)據(jù)》雜志上，是一個(gè)三階段項(xiàng)目的第一部分，該項(xiàng)目旨在減少人工智能健康預(yù)測(cè)模型的偏見(jiàn)，這些模型是在真實(shí)世界的患者數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的。并且該項(xiàng)目旨在解決大流行期間突出的種族差異，是英國(guó)政府由英國(guó)健康數(shù)據(jù)研究中心領(lǐng)導(dǎo)的 COVID-19 數(shù)據(jù)和連通性國(guó)家核心研究的一部分。

研究人員使用了來(lái)自全科醫(yī)學(xué)和醫(yī)院健康記錄的種族和其他特征的去識(shí)別化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過(guò)英國(guó)心臟基金會(huì)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的CVD-COVID-UK/COVID-IMPACT聯(lián)盟在NHS的英國(guó)安全數(shù)據(jù)環(huán)境（SDE）服務(wù)中安全訪問(wèn)。這是第一次對(duì)整個(gè)英格蘭人口進(jìn)行如此深度和廣度的患者種族數(shù)據(jù)研究。研究人員能夠結(jié)合記錄來(lái)分析通過(guò)超過(guò)489個(gè)潛在代碼記錄的患者自我識(shí)別的種族。

在分析了英格蘭超過(guò)6100萬(wàn)人如何在250多個(gè)不同的群體中識(shí)別他們的種族后，這些研究人員還研究了那些沒(méi)有種族記錄的人的特征，以及患者種族數(shù)據(jù)中的沖突是如何產(chǎn)生的?，F(xiàn)在可供使用的數(shù)據(jù)顯示，1/10的患者缺乏種族記錄，大約12%的患者在患者記錄中具有相互沖突的種族代碼。

由于基于人工智能的醫(yī)療保健技術(shù)依賴于輸入其中的數(shù)據(jù)，因此缺乏代表性數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致有偏見(jiàn)的模型，最終產(chǎn)生不正確的健康評(píng)估。來(lái)自現(xiàn)實(shí)世界的更好的數(shù)據(jù)，例如我們收集的數(shù)據(jù)，可以帶來(lái)更好的技術(shù)，并最終改善所有人的健康。

這項(xiàng)研究評(píng)估了英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系（NHS）種族數(shù)據(jù)的可用細(xì)節(jié)，包括不同類型的種族代碼。例如，NHS 醫(yī)院通過(guò) 19 個(gè)種族代碼記錄患者數(shù)據(jù)，而全科醫(yī)生使用全球公認(rèn)的 SNOMED-CT 代碼，其中有 489 個(gè)。然而，健康研究員失去了這些記錄系統(tǒng)的更精細(xì)的細(xì)節(jié)，因?yàn)樗麄兺ǔ?huì)將這些組壓縮成五到六個(gè)，這可能會(huì)導(dǎo)致研究的準(zhǔn)確性降低。

此外，研究員計(jì)劃在項(xiàng)目的后續(xù)階段展示這些發(fā)現(xiàn)的價(jià)值，該項(xiàng)目將首先側(cè)重于在種族數(shù)據(jù)上使用這些詳細(xì)結(jié)果，以更好地描述不同種族如何受到 COVID-19 大流行的影響，然后輸入更公平的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具適合不同的患者群體使用。