May, 2024
走向临床 AI 公平性：填补谜题中的空白
Towards Clinical AI Fairness: Filling Gaps in the Puzzle
Mingxuan Liu, Yilin Ning, Salinelat Teixayavong, Xiaoxuan Liu, Mayli Mertens...
TL;DR医学领域中人工智能（AI）的道德整合需要解决公平性这个高度依赖上下文的概念。本文通过详细的证据缺口分析，系统地指出了医疗数据和 AI 公平解决方案中存在的一些缺陷。我们强调了在许多医学领域中 AI 公平研究的稀缺性。此外，我们分析还凸显了对群体公平的重要依赖，旨在从宏观医疗系统的角度确保人口统计群体之间的平等；相比之下，对于更精细化程度上的个人公平性常常被忽视了。为了填补这些间隙，我们的综述为医疗和 AI 研究社区提出了可操作的策略。除了在医疗中应用现有的 AI 公平方法，我们进一步强调了将医疗专业人员纳入其中，以完善 AI 公平概念和方法，以确保 AI 在医疗领域中具有上下文相关性和道德健全性。