种族纠正和算法偏差在心房的可穿戴技术

科学领域:

• 生物医学伦理 生物医学伦理
• 健康 公平 研究 健康 公平 研究
• 数字健康技术 数字健康技术

背景情况:

• 临床算法中的种族纠正越来越多地被审查为不公平地分配医疗保健资源.
• 这些纠正往往源于对种族作为遗传差异的错误理解,将本质主义观点嵌入实践中.
• 这种方法有可能加强种族层次结构,而不是解决健康差异.

研究的目的:

• 探索临床算法中种族校正的危害.
• 调查数字健康中的技术设计如何扩大现有的健康不平等.
• 提出负责任的创新作为消除种族纠正的途径.

主要方法:

• 在临床算法和实践指南中对种族纠正的分析.
• 专注于可穿戴的数字健康技术,特别是用于检测心房动的光电脉动传感器.
• 检查设备性能差异 (例如,在较深的肤色上) 如何嵌入微妙的种族纠正.

主要成果:

• 算法中的种族纠正嵌入了关于种族的本质主义概念,将其误解为生物现实.
• 可穿戴的数字健康技术,如心房动探测器,在更深色的皮肤颜色上表现出性能问题.
• 这些技术限制可能导致数据解释中隐含的种族纠正,加剧了健康不平等.

结论:

• 在临床环境中进行种族纠正,通过误解种族作为生物构造,使伤害延续.
• 数字健康技术可以无意中通过设计缺陷和偏差性能来放大这些危害.
• 负责的健康创新对于开发公平的技术和消除有害的种族纠正至关重要.