使用包括种族作为输入变量的预测模型的考虑因素:肺癌查案例研究
Elizabeth R Stevens1, Tanner Caverly2, Jorie M Butler3
1Department of Population Health, NYU Grossman School of Medicine, New York, NY, United States.
Journal of biomedical informatics
|October 16, 2023
概括
本研究提出了一个框架,以指导在预测模型中使用种族,旨在防止健康差异. 它帮助用户决定何时以及如何包括种族,以避免加剧医疗保健中的偏见.
科学领域:
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 健康 公平 卫生 公平
- 预测建模预测建模
背景情况:
- 使用种族的预测模型可以延续偏见并加剧健康差异.
- 越来越多的运动将种族从模型中删除,但许多仍然包括它.
- 生物医学信息学家需要指导,如何在医疗保健模型中处理种族共变量.
研究的目的:
- 为使用或不使用种族在预测模型中提出一个务实的框架.
- 帮助模范用户避免无意中加剧健康差距.
- 在电子健康记录和临床工作流程中指导种族的应用.
主要方法:
- 使用肺癌查的案例研究方法.
- 开发一个简单的框架来考虑种族共变量.
- 在预测模型中分析种族纳入/排除的方法.
主要成果:
- 提出了一个框架,以帮助在预测模型中关于种族的决策.
- 该框架解决了使用种族来缓解偏见的复杂性.
- 为将种族考虑纳入临床工作流程提供了指导.
结论:
- 一个实用的框架可以帮助用户在预测模型中导航种族的使用.
- 对种族的深思熟虑对于促进健康平等至关重要.
- 拟议的框架支持在医疗保健中负责任地实施人工智能.
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