解决算法偏见,促进健康数据集的透明度:STANDING Together的共识建议
Joseph E Alderman1, Joanne Palmer1, Elinor Laws1
1University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust, Birmingham, UK; National Institute for Health and Care Research (NIHR) Birmingham Biomedical Research Centre, Birmingham, UK; University of Birmingham, Birmingham, UK.
"站在一起"的建议通过促进健康数据集的透明度来解决人工智能 (AI) 医疗技术的偏见. 该倡议旨在防止人工智能加剧健康差距,并确保技术带来的公平利益.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能伦理学 人工智能伦理学
- 生物医学数据科学 生物医学数据科学
背景情况:
- 医疗保健中的人工智能 (AI) 风险是由于编码偏见而扩大现有的健康不平等.
- 偏见的数据是人工智能健康技术中偏见的主要来源,可能会加剧差异.
- 缺乏关于健康数据集限制的透明度,阻碍了公平的AI开发和部署.
研究的目的:
- 引入"站在一起"的建议,以解决人工智能健康技术中的偏见.
- 促进健康数据集的透明度,并鼓励积极评估其对不同人群的影响.
- 引导数据集管理员和用户识别和减轻可能加剧健康不平等的算法偏差.
主要方法:
- 通过系统审查,利益相关者调查,德尔菲方法,公众咨询和国际访谈开发的建议.
- 来自58个国家的350多名代表提供了意见,其中包括来自25个国家的194名德尔菲参与者.
- 达成共识,提出了29项建议,分为两个部分:健康数据集的文档化和健康数据集的使用.
主要成果:
- 29个共识建议为数据集的文档化和使用提供了指导,以确保AI健康技术的安全性和有效性.
- 建议强调数据限制的透明沟通是有价值的资产,而不是缺陷.
- 专注于主动调查而不是检查清单方法,以鼓励对人工智能健康技术的批判性评估.
结论:
- 采用"站在一起"的建议可以减轻人工智能延续健康不平等的风险.
- 促进健康数据集的透明度对于开发安全,有效和公平的AI健康技术至关重要.
- 鼓励利益相关者承认和解决数据限制是实现人工智能在医疗保健中的社会利益的关键.
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