We're sunsetting PodQuest on 2025-07-28. Thank you for your support!
Export Podcast Subscriptions
何
何建
作
作者
同
同源院等人
研
研究者
童
童云峰
邱
邱锡鹏
研究者: 研究表明，医疗AI可能加剧“看人下菜碟”的现象。例如，高收入人群更有可能获得CT和核磁共振等高级检查，而中低收入人群可能只接受基本检查。AI甚至能通过X光片预测患者的种族和性别，导致医疗资源分配不均，最终扩大不同人群在健康水平上的差距。这种偏见即使经过修正依然存在，令人担忧。
童云峰: 我担心未来AI可能出现过度诊断的情况，比如将普通感冒误诊为癌症。这是因为投喂给AI的数据可能存在偏差，从而导致AI做出错误的判断。尤其是在医疗领域，这种错误可能带来严重的后果。
邱锡鹏: 我认为仅仅依靠无偏见的数据无法消除AI的偏见。构建一个完全无偏见的数据集非常困难，而且好的数据也未必能训练出完全无偏见的AI模型。AI与人类的追求存在差异，例如AI可能为了治病而忽视患者的痛苦，因此需要引入人机对齐环节，注入人类的价值观。
何建: 我认为过度诊疗与医疗发展水平密切相关，精准医疗和过度医疗之间存在一个灰色地带。医学需要不断自我革新，通过足够多的证据验证临床经验，才能使这个灰色地带向精准医疗倾斜。同时，明确疾病的预值对于判断干预的意义至关重要。
Deep Dive
一项新的研究表明，AI医疗模型可能会根据病人的收入水平或其他因素来决定治疗方案，导致高收入人群获得更好的医疗资源。这种偏见是模型固有的还是数据造成的？
- AI医疗模型可能加剧医疗健康差距
- 高收入人群更容易获得先进的医疗检查
- 模型中存在的偏见可能难以消除
Shownotes Transcript